多模型审计儿童面部情感识别
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多模型审计儿童面部情感识别
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报道摘要
一项多模型审计在儿童数据集上测试了 EmoNet、EmotiEffLib、DDAMFN++、OpenFace 3.0、LibreFace 五个 AffectNet 预训练表情模型，发现儿童性能下降与架构无关，且集中在张嘴（被误读为 surprise，与 AU26 下巴张开相关）和南亚裔儿童上。
摘自 arXiv cs.CV
最新进展10月7日 12:00
多模型审计：儿童面部情感识别差距源于分类头而非特征表示报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.CV多模型审计：儿童面部情感识别差距源于分类头而非特征表示
一项多模型审计在儿童数据集上测试了 EmoNet、EmotiEffLib、DDAMFN++、OpenFace 3.0、LibreFace 五个 AffectNet 预训练表情模型，发现儿童性能下降与架构无关，且集中在张嘴（被误读为 surprise，与 AU26 下巴张开相关）和南亚裔儿童上。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。