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パナソニック コネクト他、人種や性別に起因する顔認証の精度差を軽減する新技術を開発

パナソニック コネクト株式会社、Panasonic R&D Center Singapore(以下、パナソニックシンガポール研)、NTU Singapore(以下、南洋理工大学)は、3者が共同開発した顔認証技術に関する論文が、画像認識分野のカンファレンス「ICCV(International Conference on Computer Vision)2023に採択されたことを発表した。

一般的に、顔認証技術は、特定の人種や女性など、データ数の少ない属性について認証精度が低下する傾向にある。

今回採択された論文「Invariant Feature Regularization for Fair Face Recognition」では、上記の問題に対し、ディープラーニングにおける「パーティション学習」という手法を顔認証に適用した。

この手法は、トップ画に示すように、認識の難しさを指標として顔学習データを自動的に属性ごとのグループ(以下、パーティション)に分割する。

また、全てのパーティションの精度を向上させる共通的な特徴表現方法を学習する。このパーティション学習を複数回行うことによって、人種や性別などの様々なパーティションを生成し、段階的に多様な属性に対して有効な顔認証モデルを学習した。

この手法を顔認証分野における既存のアルゴリズムと組み合わせた評価では、人種ごとの精度を検証可能な評価データセットである「MFR」で、4人種(アフリカ系・白人・南アジア・東アジア)の平均エラー率を削減した。

また、性別ごとの精度を検証可能な評価データセットである「CelebA」においても、女性の本人受け入れエラー率の削減に成功した。

今後は、パナソニック コネクトが提供する様々な顔認証サービスに対して、今回の研究成果を展開するとともに、公平性の改善に向けた技術開発を継続していくとしている。

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