パナソニック コネクトは10月10日、Panasonic R＆D Center Singapore（パナソニックシンガポール研）、NTU Singapore（南洋理工大学）が共同開発した顔認証技術に関する論文が、ICCV（International Conference on Computer Vision）2023に採択されたことを発表した。
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人種や性別に起因する顔認証の精度差を軽減する新技術
顔認証技術は一般的に、データ数の少ない属性（特定の人種、女性など）について、認証精度が低下する傾向にある。この度採択された論文「Invariant Feature Regularization for Fair Face Recognition」ではこの問題に対し、ディープラーニングにおける「パーティション学習」という手法を初めて顔認証に適用した。
この手法は、認識の難しさを指標として顔学習データを自動的に属性ごとのグループ（＝パーティション）に分割し、すべてのパーティションの精度を向上させる共通的な特徴表現方法を学習。これを複数回行うことで人種や性別などの様々なパーティションを生成し、段階的に多様な属性に対して有効な顔認証モデルを学習した。
同手法を顔認証分野における既存のアルゴリズムと組み合わせた評価では、人種ごとの精度を検証可能な評価データセットであるMFRで、4人種（アフリカ系・白人・南アジア・東アジア）の平均エラー率を削減し最高精度を達成した。
また、性別ごとの精度を検証可能な評価データセットであるCelebAにおいても、女性の本人受け入れエラー率の削減に成功したという。人種や性別に起因する認証エラーは広く問題視されているが、同技術ではそういった問題の解決にも寄与できると同社はみている。
