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facial age estimation
facial age estimation
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对比序数学习框架增强序数回归任务
研究人员引入了对比序数学习（ConOrd），一个结合了对比学习和序数学习用于序数回归任务的新颖框架。该方法旨在通过在批次内所有样本对之间实现序数关系的细粒度建模来利用这两种方法的优势。ConOrd在涉及面部年龄估计、盲图像质量评估和盲视频质量评估的实验中展示了最先进的性能。
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英国将使用有缺陷的AI进行寻求庇护者年龄检查，尽管存在偏见担忧
英国政府计划实施面部年龄估算技术来确定寻求庇护者的年龄，此举已引起严重担忧。一项调查显示，在这些测试中使用的AI系统存在偏见，尤其针对撒哈拉以南非洲人，并且经常将儿童错误地归类为成年人。该技术的准确性不足可能导致寻求庇护者被错误分类，从而可能导致他们失去法律保护并被安置在成人拘留中心。
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新基准凸显面部年龄估计中的伦理差距
研究人员开发了一个新的面部年龄估计基准，该基准避免了对儿童数据的训练，解决了伦理和隐私问题。在测试中，九种最先进的方法在估计18岁以下个体的年龄时，性能显著下降，平均下降了46.4%。该研究强调了当前人工智能建模实践与现实世界伦理要求之间的关键差距，并敦促开发更强大、更负责任的年龄估计技术。