From Bias to Balance: Detecting Facial Expression Recognition Biases in Large Multimodal Foundation Models

📄 arXiv: 2408.14842v1 📥 PDF

作者: Kaylee Chhua, Zhoujinyi Wen, Vedant Hathalia, Kevin Zhu, Sean O'Brien

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-08-27

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

揭示大型多模态模型中面部表情识别的种族偏见

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 面部表情识别 种族偏见 大型多模态模型 公平性 CLIP 基准测试 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有面部表情识别系统在不同种族群体中存在显著的性能差异，尤其是在肤色较深的人群中错误率较高。
  2. 该研究通过基准测试领先的大型多模态模型，揭示了这些模型在面部表情识别中存在的种族偏见。
  3. 实验结果表明，即使是先进的LMFMs，在不同种族群体中的表现也存在显著差异，需要进一步研究和改进。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了大型多模态基础模型(LMFMs)中面部表情识别(FER)系统的种族偏见问题。尽管深度学习取得了进展，并且拥有多样化的数据集，但FER系统在肤色较深的人群中通常表现出更高的错误率。现有研究主要集中在传统FER模型(CNNs、RNNs、ViTs)上，缺乏对LMFMs中种族偏见的理解。我们对四个领先的LMFMs：GPT-4o、PaliGemma、Gemini和CLIP进行了基准测试，以评估它们在不同种族人群中面部表情检测方面的性能。在CLIP嵌入上训练的线性分类器在RADIATE数据集上获得了95.9%的准确率，在Tarr数据集上获得了90.3%的准确率，在Chicago Face数据集上获得了99.5%的准确率。此外，我们发现黑人女性将愤怒错误分类为厌恶的频率是白人女性的2.1倍。这项研究强调了对更公平的FER系统的需求，并为开发公正、准确的FER技术奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型多模态基础模型（LMFMs）在面部表情识别（FER）任务中存在的种族偏见问题。现有方法主要集中在传统FER模型上，忽略了LMFMs中可能存在的偏见，并且缺乏对不同种族群体性能差异的深入分析。

核心思路：论文的核心思路是通过对领先的LMFMs进行基准测试，量化其在不同种族群体中的FER性能差异，从而揭示潜在的种族偏见。通过分析模型在不同种族群体中的错误分类模式，深入了解偏见的具体表现形式。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择代表性的LMFMs，包括GPT-4o、PaliGemma、Gemini和CLIP。2) 使用包含不同种族群体的面部表情数据集（如RADIATE, Tarr, Chicago Face）进行测试。3) 使用CLIP的图像嵌入特征，训练一个线性分类器进行表情识别。4) 分析模型在不同种族群体中的性能指标，如准确率、召回率等，并比较不同种族群体之间的差异。5) 深入分析错误分类的模式，例如，哪些表情更容易被错误分类，以及这种错误分类是否与种族有关。

关键创新：该研究的关键创新在于首次系统地评估了大型多模态基础模型在面部表情识别任务中的种族偏见。与以往研究主要关注传统FER模型不同，该研究将重点放在了更先进、更强大的LMFMs上，揭示了这些模型中可能存在的偏见。

关键设计：研究中使用了CLIP模型提取图像特征，并在此基础上训练线性分类器进行表情识别。选择线性分类器是因为其简单性，可以更好地反映CLIP嵌入本身的偏见。研究还特别关注了不同种族群体之间的错误分类模式，例如，比较黑人女性和白人女性在表情分类上的差异。此外，研究使用了多个包含不同种族群体的公开数据集，以确保结果的可靠性和泛化性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究发现，在CLIP嵌入上训练的线性分类器在RADIATE数据集上获得了95.9%的准确率，在Tarr数据集上获得了90.3%的准确率，在Chicago Face数据集上获得了99.5%的准确率。更重要的是，研究揭示了黑人女性将愤怒错误分类为厌恶的频率是白人女性的2.1倍，这突显了LMFMs在FER任务中存在的显著种族偏见。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更公平、更公正的面部表情识别系统，尤其是在人机交互、安全监控、医疗诊断等领域。通过消除或减轻种族偏见，可以提高FER系统在不同种族群体中的准确性和可靠性，避免因偏见而导致的歧视或不公平待遇。未来的研究可以进一步探索如何利用该研究的发现来设计更有效的去偏见算法和模型。

📄 摘要（原文）

This study addresses the racial biases in facial expression recognition (FER) systems within Large Multimodal Foundation Models (LMFMs). Despite advances in deep learning and the availability of diverse datasets, FER systems often exhibit higher error rates for individuals with darker skin tones. Existing research predominantly focuses on traditional FER models (CNNs, RNNs, ViTs), leaving a gap in understanding racial biases in LMFMs. We benchmark four leading LMFMs: GPT-4o, PaliGemma, Gemini, and CLIP to assess their performance in facial emotion detection across different racial demographics. A linear classifier trained on CLIP embeddings obtains accuracies of 95.9\% for RADIATE, 90.3\% for Tarr, and 99.5\% for Chicago Face. Furthermore, we identify that Anger is misclassified as Disgust 2.1 times more often in Black Females than White Females. This study highlights the need for fairer FER systems and establishes a foundation for developing unbiased, accurate FER technologies. Visit https://kvjvhub.github.io/FERRacialBias/ for further information regarding the biases within facial expression recognition.