We propose a discrimination-aware learning method to improve both accuracy and fairness of biased face recognition algorithms. The most popular face recognition benchmarks assume a distribution of subjects without paying much attention to their demographic attributes. In this work, we perform a comprehensive discrimination-aware experimentation of deep learning-based face recognition. We also propose a general formulation of algorithmic discrimination with application to face biometrics. The experiments include tree popular face recognition models and three public databases composed of 64,000 identities from different demographic groups characterized by gender and ethnicity. We experimentally show that learning processes based on the most used face databases have led to popular pre-trained deep face models that present a strong algorithmic discrimination. We finally propose a discrimination-aware learning method, Sensitive Loss, based on the popular triplet loss function and a sensitive triplet generator. Our approach works as an add-on to pre-trained networks and is used to improve their performance in terms of average accuracy and fairness. The method shows results comparable to state-of-the-art de-biasing networks and represents a step forward to prevent discriminatory effects by automatic systems.


翻译:我们提议一种认识到歧视的学习方法,以提高偏向面部识别算法的准确性和公平性。最受欢迎的面部识别基准假定了科目的分布,而没有十分注意其人口特征。在这项工作中,我们进行了一种全面的基于深层次学习的面部识别歧视实验。我们还提议了一种广义的算法歧视的表述,并应用了生物鉴别技术。实验包括树本面部识别模型和三个公共数据库,由来自不同人口群体、以性别和族裔为特征的64 000个特征组成。我们实验表明,基于最常用面部数据库的学习过程导致了一种流行的、经过训练的深层面部模型,这些模型呈现出强烈的算法歧视。我们最后提议了一种认识到歧视的学习方法,即根据流行的三重力损失功能和敏感的三重力生成器。我们的方法作为预先培训的网络的补充,用来提高它们的平均准确性和公平性。方法显示其结果与最先进的不偏向性网络相当,是防止自动系统产生歧视性影响的一步。

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