面部識(shí)別系統(tǒng)存在問(wèn)題的原因有很多，其中最重要的一點(diǎn)是它們往往對(duì)某些人口群體和性別表現(xiàn)出偏見(jiàn)。近日，麻省理工學(xué)院研究人員還進(jìn)行了一項(xiàng)新研究，即研究AI對(duì)某些面部表情的偏見(jiàn)。研究人員稱，表情對(duì)面部識(shí)別系統(tǒng)的影響“至少”與戴圍巾、帽子、假發(fā)或眼鏡有影響一樣，而且面部識(shí)別系統(tǒng)在這方面是用高度偏差的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的。

這項(xiàng)研究增加了越來(lái)越多的證據(jù)表明面部識(shí)別容易受到有害的、普遍存在的偏見(jiàn)的影響。研究人員去年秋天發(fā)表的一篇論文顯示，亞馬遜、微軟等公司的人工智能對(duì)順性別男性和女性的準(zhǔn)確率都在95%以上，但有38%的情況下，將跨性別男性誤認(rèn)為女性?！靶詣e色彩項(xiàng)目”和美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所（NIST）對(duì)主要供應(yīng)商系統(tǒng)的獨(dú)立基準(zhǔn)測(cè)試表明，面部識(shí)別技術(shù)表現(xiàn)出種族和性別偏見(jiàn)，同時(shí)表明目前的面部識(shí)別程序可能非常不準(zhǔn)確，有時(shí)錯(cuò)誤分類率高達(dá)96%。

在他們的研究過(guò)程中，合作作者使用三種不同的領(lǐng)先的人臉識(shí)別模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，這些模型在包括VGGFace2（一個(gè)包含超過(guò)9100人的300萬(wàn)張圖片的數(shù)據(jù)庫(kù)）和MS1M-ArcFace（擁有超過(guò)85000人的580萬(wàn)張圖片）的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了訓(xùn)練。他們將它們與四種語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，具體規(guī)模如下：

● 這種復(fù)雜的面部表情包含了230個(gè)人在實(shí)驗(yàn)室控制的環(huán)境下拍攝的照片。

● 擴(kuò)展的Cohn-Kanade（CK+），一個(gè)最廣泛使用的用于訓(xùn)練和評(píng)估面部表情識(shí)別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，包含123個(gè)人的593張照片序列

● CelebA是一個(gè)大規(guī)模的人臉屬性數(shù)據(jù)集，包含10000位名人的20萬(wàn)張圖片。

● 微軟于2016年發(fā)布的一項(xiàng)面向公眾的人臉識(shí)別基準(zhǔn)和數(shù)據(jù)集MS-Celeb-1M，該數(shù)據(jù)集包含了100萬(wàn)名名人的近1000萬(wàn)張圖片。

正如研究人員指出的那樣，長(zhǎng)期以來(lái)，學(xué)術(shù)界和企業(yè)一直從網(wǎng)絡(luò)、電影和社交媒體等來(lái)源上搜集面部照片，以解決模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀缺的問(wèn)題。像大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型一樣，面部識(shí)別模型需要大量的數(shù)據(jù)才能達(dá)到基本的精確度水平。但事實(shí)證明，這些數(shù)據(jù)來(lái)源通常是不平衡的，因?yàn)橐恍┟娌勘砬楸绕渌砬楦怀Ｒ?jiàn)。例如，人們傾向于在社交網(wǎng)絡(luò)上分享更多快樂(lè)的臉，而不是悲傷的臉。

為了通過(guò)表情對(duì)四種基準(zhǔn)語(yǔ)料庫(kù)中的圖像進(jìn)行分類，研究人員使用了來(lái)自Affectiva的軟件，該軟件可以識(shí)別多達(dá)7種面部表情：6種基本情緒和中性表情。他們發(fā)現(xiàn)，在所有數(shù)據(jù)集中，“中性”圖像的比例超過(guò)了60%，在微軟MS-Celeb-1M名人圖片庫(kù)中達(dá)到83.7%。第二常見(jiàn)的面部表情是“快樂(lè)”，在所有的數(shù)據(jù)集中，大約90%的圖像顯示的是一個(gè)“中立”或“快樂(lè)”的人。至于其他5種面部表情，“驚訝”和“厭惡”的比例很少超過(guò)6%，而“悲傷”、“恐懼”和“憤怒”的比例非常低（通常低于1%）。結(jié)果也因性別而異。在VGGFace2中，“快樂(lè)”女性的數(shù)量幾乎是“快樂(lè)”男性數(shù)量的兩倍。

研究人員在一篇描述他們工作的論文中寫(xiě)道：“一方面，模型是使用高偏差的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的，這些數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致異構(gòu)性能。另一方面，人們只會(huì)對(duì)主流表情進(jìn)行評(píng)估，隱藏了其對(duì)某些特定面部表情圖像的真實(shí)表現(xiàn)。此外，性別偏見(jiàn)也很重要，因?yàn)樗赡軙?huì)導(dǎo)致男女雙方的表現(xiàn)不同?！?/p>

接下來(lái)，研究人員進(jìn)行了一項(xiàng)分析，以確定像CelebA這樣的示例集中的面部表情偏差對(duì)面部識(shí)別系統(tǒng)預(yù)測(cè)的影響程度。在上述三種算法中，在顯示“中性”或“高興”表情的人臉上，性能更好，這也是訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中最常見(jiàn)的表情。這項(xiàng)研究的結(jié)果表明，面部表情的差異并不能誘使系統(tǒng)誤認(rèn)為一個(gè)人是另一個(gè)人。然而，他們也暗示，面部表情偏差會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的“真實(shí)”比較分?jǐn)?shù)（衡量算法區(qū)分同一張臉圖像的能力的分?jǐn)?shù)）之間的差異高達(dá)40%。

研究人員只使用了某個(gè)軟件來(lái)對(duì)情緒進(jìn)行分類，這可能會(huì)在他們的實(shí)驗(yàn)中引入無(wú)意識(shí)的偏見(jiàn)，而且他們沒(méi)有測(cè)試任何商業(yè)部署的系統(tǒng)，比如亞馬遜的Rekognition、谷歌Cloud的Vision API或微軟Azure的Face API。盡管如此，他們主張?jiān)谖磥?lái)的人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)中減少面部表情偏差，并進(jìn)一步開(kāi)發(fā)適用于現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)和已經(jīng)在問(wèn)題數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練過(guò)的模型的偏差減少方法。

研究人員表示：用于開(kāi)發(fā)和評(píng)估人臉識(shí)別系統(tǒng)的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)缺乏面部表情的多樣性，這一缺點(diǎn)之一是會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)存在安全漏洞，面部表情的微小變化很容易誤導(dǎo)圍繞這些有偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)的人臉識(shí)別系統(tǒng)。面部表情對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)計(jì)算出的匹配分?jǐn)?shù)有影響。這種影響可能會(huì)被利用為一個(gè)可能的漏洞，從而降低匹配的概率。
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