这篇论文探讨了人脸识别技术的偏见和种族主义问题，分析了测试数据、训练数据和图像本身特征等多个因素对人脸识别准确度的影响。研究发现，测试图像本身特征对人脸识别准确度有着直接的影响。

Apr, 2023

研究面部识别技术在跨种族验证方面的种族偏差问题以及基于挑战性测试，发现 2019 年的 ArcFace 面部识别算法和两种最先进的系统比人类更准确地识别黑白人脸，但需要进一步探讨这一结果在野外环境中应用的普遍性。

May, 2023

针对自动化性别分类系统在不同种族和性别群体中存在的差异性，本文分析了深度学习算法中的架构差异和训练集不平衡等潜在差异性来源，并在两个大规模的公开数据集上进行了实验。实验结果表明，不同算法的分类表现存在一致性，而且黑种女性和黑种族总体的准确率最低，中东男性和拉丁女性的准确率大多数情况下更高。同时提出骨骼结构受基因和环境因素影响的面部形态差异可能是黑种女性表现不佳的原因。

Sep, 2020

通过深入分析，本文重点讨论了涉及种族、年龄和性别等因素的交叉偏见问题，提出了在当前文献中较少探索的种族、年龄和性别组合方面的性能差异。此外，本文在定量分析中引入了五个补充指标，包括不公平影响和不公平待遇指标，以克服当前主流方法中常被忽视的重要局限。研究结果表明，人脸识别系统存在普遍偏见，不仅限于种族，不同的人口统计因素导致显著不同的结果。通过揭示这些偏见及其影响，本文旨在促进进一步研究，以开发更公正、更公平的人脸识别和验证系统。

Jul, 2023

本文讨论人脸识别准确率差异的问题，指出虽然许多数据集都平衡了各个人群中身份的数量和图像的数量，但身份和图像数量并不是影响一对一人脸匹配准确性的决定因素，因此需要一个更具有偏差意识的工具包来创建跨人群的平衡评估数据集。

Apr, 2023

该研究对 MORPH 数据集中的非裔美国人和白人图像组之间的面部识别准确性差异进行了系统调查，发现四个匹配器的假冒者和真实分布在组之间存在显着差异，使用 ICAO 合规性作为图像质量标准，结果发现初始图像组具有不均等的合格图像比率，并表明该 ResNet 匹配器的效果更好。

Apr, 2019

该研究对人脸识别的种族偏见问题进行了全面而系统的研究，主要了解了人脸识别处理流程中涉及的影响偏见的各个方面与阶段，包括图像获取、脸部定位、脸部表示、脸部验证和识别等。同时，研究也指出了当前减少种族偏见的策略在将来的商业应用和研究中需要被考虑到的局限与可能的风险。

May, 2023

在深度学习模型使用高维输入和主观标签进行训练时，公正性依然是一个复杂且缺乏研究的领域。面部情绪识别是一个数据集往往存在种族不平衡问题的领域，可能导致模型在不同种族群体之间产生不同的结果。本研究聚焦于通过对具有多样种族分布的训练集进行子采样，以及评估这些模拟中的测试性能来分析种族偏见。我们的发现表明，较小的数据集中的伪造面孔可以在接近种族平衡的模拟中提高公正性和性能指标。值得注意的是，F1 分数平均增加了 27.2 个百分点，人口统计学平等指标平均增加了 15.7 个百分点。然而，在具有更多面部变化的较大数据集中，公正性指标通常保持不变，这表明仅仅种族平衡是无法在不同种族群体之间实现测试性能的平等的。

Aug, 2023

我们提出了一个实验方法来测量人脸识别系统中的偏见，使用神经人脸生成器生成合成人脸，改变感兴趣的属性而保持其他属性不变，并通过人类观察者提供关于感知身份相似性的真实数据，验证了该方法在种族和性别方面的偏见，同时提供了大规模的合成数据集，可用于相关领域的研究。

Aug, 2023

利用深度学习技术和一个由 100 万个带有十个基础面部编码方案的人脸图像组成的数据集，促进对于面部多样性的研究和发展，以提高面部识别系统的公平性和准确性。

Jan, 2019