미 국립표준기술원(NIST)이 인종편향에 대한 얼굴인식 알고리즘을 시험하는 방법
※ 기사. https://www.scientificamerican.com/article/how-nist-tested-facial-recognition-algorithms-for-racial-bias/ 국립표준기술원(National Institute of Standards and Technology, 이하 NIST)의 분석 결과, 알고리즘의 많은 부분이 백인에 비해 흑인이나 동아시아의 얼굴을 부정확하게 식별할 가능성이 10배에서 100배 더 높았다는 것을 밝혀냄. <얼굴 인식 벤더 테스트 프로그램이란> 얼굴인식 벤더 테스트는 얼굴 인식 기능의 핵심 알고리즘 테스트임. 첫 번째 파트에서는 일대일 검증 정확도를 통해 알고리즘이 두 개의 이미지를 얼마나 잘 취하여 같은 사람인지의 여부를 판단할 수 있는지 확인함. 두 번째 파트는 일대 다식별(one-to-many identification) 과정을 살펴봄. <세 번째 단계의 결과는?> 세 번째 파트는 데이터 세트의 서로 다른 인구 통계학 전반에 걸쳐 알고리즘이 다르게 차등적으로 수행되는지...
과학기술발전 2020.01.10
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