Fair-face verification by using non-sensitive soft-biometric attributes
| dc.contributor.advisor | Mery Quiroz, Domingo | |
| dc.contributor.author | Villalobos, Esteban | |
| dc.contributor.other | Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería | |
| dc.date.accessioned | 2021-09-13T15:14:11Z | |
| dc.date.available | 2021-09-13T15:14:11Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description | Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2021 | |
| dc.description.abstract | Los algoritmos de reconocimiento facial han demostrado tener diferencias en los resultados entre los distintos grupos demográficos. Incluso cuando se establece un umbral global para obtener una tasa de falsas coincidencias (FMR) específica para todo el sistema, algunos grupos demográficos pueden obtener resultados significativamente peores que los indicados. Para mitigar esto, algunos autores han propuesto utilizar umbrales específicos por grupos demográficos. Sin embargo, esto es poco práctico en un entorno operativo, ya que requeriría que los usuarios informaran de su grupo demográfico o lo predijeran en el sistema. Ambas opciones son controversiales, debido a que el dato del grupo demográfico es sensible. Además, en el caso de utilizar umbrales basados en un grupo racial, requiere enumerar exhaustivamente todas las razas posibles para el sistema. Demostramos que se puede conseguir un efecto de mitigación similar utilizando atributos biométricos blandos predecibles no sensibles. Se trata de atributos basados en la apariencia de los sujetos que no dependen de cómo se identifican los usuarios (como el peinado, los accesorios y la geometría facial). Utilizamos 38 atributos binarios no demográficos del conjunto de datos MAADFace. Presentamos los resultados en el conjunto de datos BFW, que tiene un número equilibrado de identidades por raza y género. Comparamos las estrategias basadas en la agrupación y en los árboles de decisión como formas de seleccionar estos umbrales. Demostramos que estas estrategias pueden reducir los resultados diferenciales en los grupos interseccionales con el doble de eficacia que el uso de umbrales específicos de género y, en algunos casos, también son mejores que el uso de umbrales específicos de raza. | |
| dc.format.extent | x, 40 páginas | |
| dc.fuente.origen | Autoarchivo | |
| dc.identifier.doi | 10.7764/tesisUC/ING/62468 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/62468 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uc.cl/handle/11534/62468 | |
| dc.information.autoruc | Escuela de Ingeniería ; Mery Quiroz, Domingo ; 0000-0003-4748-3882 ; 102382 | |
| dc.information.autoruc | Escuela de Ingeniería ; Villalobos, Esteban ; S/I ; 232411 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.nota.acceso | Contenido completo | |
| dc.rights | acceso abierto | |
| dc.subject.ddc | 006.2483 | |
| dc.subject.dewey | Ciencias de la computación | es_ES |
| dc.subject.other | Reconocimiento facial | es_ES |
| dc.subject.other | Algoritmos computacionales | es_ES |
| dc.title | Fair-face verification by using non-sensitive soft-biometric attributes | es_ES |
| dc.type | tesis de maestría | |
| sipa.codpersvinculados | 102382 | |
| sipa.codpersvinculados | 232411 |