Leveraging Text Guidance for Enhancing Demographic Fairness in Gender Classification

📄 arXiv: 2512.11015v1 📥 PDF

作者: Anoop Krishnan

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-12-11

💡 一句话要点

提出文本引导方法，提升面部性别分类算法的人口公平性

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

关键词: 性别分类 公平性 文本引导 多模态学习 图像文本匹配

📋 核心要点

  1. 现有面部性别分类算法存在人口统计学偏差，导致不同性别和种族群体间的准确率差异。
  2. 利用图像字幕的语义信息，通过图像文本匹配和融合，引导模型学习更公平的特征表示。
  3. 实验表明，该方法能有效缓解偏差，提高跨性别种族群体的准确率，且无需人口标签。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，利用文本引导技术来提升基于面部图像的性别分类算法的公平性。核心方法是在模型训练过程中，利用图像字幕的语义信息来增强模型的泛化能力。论文提出了两种关键策略：图像文本匹配（ITM）引导和图像文本融合。ITM引导训练模型以区分图像和文本之间的细粒度对齐关系，从而获得增强的多模态表示。图像文本融合将两种模态结合成综合表示，以提高公平性。在基准数据集上进行的大量实验表明，与现有方法相比，这些方法有效地缓解了偏差，并提高了跨性别种族群体的准确性。此外，文本引导的独特集成凸显了计算机视觉系统的一种可解释和直观的训练范式。通过仔细研究语义信息减少差异的程度，这项研究为培养更公平的面部分析算法提供了宝贵的见解。所提出的方法有助于解决面部图像性别分类中人口偏差的关键挑战。此外，该技术在没有人口标签的情况下运行，并且与应用无关。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决面部图像性别分类任务中存在的显著人口统计学偏差问题。现有方法在不同性别和种族群体上的表现存在差异，导致算法公平性不足。这些方法通常依赖于视觉特征，忽略了图像中可能存在的语义信息，从而加剧了偏差。

核心思路：论文的核心思路是利用与面部图像相关的文本信息（例如图像字幕）作为指导，来提升模型学习到的特征表示的公平性。通过将视觉信息与文本信息相结合，模型可以学习到更鲁棒、更不易受人口统计学特征影响的特征表示，从而减少偏差。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：图像文本匹配（ITM）引导和图像文本融合。ITM引导模块通过训练模型来区分图像和文本之间的细粒度对齐关系，从而学习到增强的多模态表示。图像文本融合模块将图像和文本信息融合在一起，形成综合的特征表示，用于性别分类。整个流程无需人口标签，具有更广泛的适用性。

关键创新：该论文的关键创新在于将文本信息引入到面部性别分类任务中，并利用文本信息来指导模型学习更公平的特征表示。与传统方法仅依赖视觉特征不同，该方法充分利用了图像的语义信息，从而有效地缓解了人口统计学偏差。此外，该方法不需要任何人口统计学标签，使其更具通用性和实用性。

关键设计：在ITM引导模块中，可以使用对比学习损失来训练模型区分匹配的图像和文本对与不匹配的图像和文本对。在图像文本融合模块中，可以使用注意力机制来动态地融合图像和文本特征。具体的网络结构和损失函数可以根据具体的任务和数据集进行调整。关键在于如何有效地利用文本信息来指导模型学习更公平的特征表示。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在基准数据集上显著降低了性别分类算法的人口统计学偏差，并提高了跨性别种族群体的准确率。与现有方法相比，该方法在公平性和准确性方面均取得了显著提升，验证了文本引导方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要公平性别分类的场景，例如人脸识别、身份验证、社交媒体分析等。通过减少算法偏差，可以避免对特定人群的歧视，提高用户体验。未来，该技术有望推广到其他涉及敏感属性的分类任务中，例如年龄、种族等，从而构建更公平的人工智能系统。

📄 摘要（原文）

In the quest for fairness in artificial intelligence, novel approaches to enhance it in facial image based gender classification algorithms using text guided methodologies are presented. The core methodology involves leveraging semantic information from image captions during model training to improve generalization capabilities. Two key strategies are presented: Image Text Matching (ITM) guidance and Image Text fusion. ITM guidance trains the model to discern fine grained alignments between images and texts to obtain enhanced multimodal representations. Image text fusion combines both modalities into comprehensive representations for improved fairness. Exensive experiments conducted on benchmark datasets demonstrate these approaches effectively mitigate bias and improve accuracy across gender racial groups compared to existing methods. Additionally, the unique integration of textual guidance underscores an interpretable and intuitive training paradigm for computer vision systems. By scrutinizing the extent to which semantic information reduces disparities, this research offers valuable insights into cultivating more equitable facial analysis algorithms. The proposed methodologies contribute to addressing the pivotal challenge of demographic bias in gender classification from facial images. Furthermore, this technique operates in the absence of demographic labels and is application agnostic.