非接触式和高效的系统迅速实施，以提倡对抗Covid-19大流行的预防方法。尽管此类系统的积极效益，但通过侵入用户隐私有潜力。在这项工作中，我们通过使用掩蔽面部图像预测隐私敏感的软生物测量来分析面部生物识别系统的隐私侵犯性。我们根据Reset-50架构培训并申请CNN，具有20,003个合成屏蔽图像并测量隐私侵犯性。尽管人们在人们中戴着面具的隐私益处存在受欢迎的信念，但我们表明，当面具磨损时，隐私侵犯性没有显着差异。在我们的实验中，我们能够准确地预测来自蒙面的面部图像的性别（94.7％），种族（83.1％）和年龄（MAE 6.21和RMSE 8.33）。我们所提出的方法可以作为基准实用程序来评估利用隐私敏感信息的人工智能系统的隐私侵犯性。我们开展研究界的重新提供和更广泛的使用贡献。

The emergence of COVID-19 has had a global and profound impact, not only on society as a whole, but also on the lives of individuals. Various prevention measures were introduced around the world to limit the transmission of the disease, including face masks, mandates for social distancing and regular disinfection in public spaces, and the use of screening applications. These developments also triggered the need for novel and improved computer vision techniques capable of (i) providing support to the prevention measures through an automated analysis of visual data, on the one hand, and (ii) facilitating normal operation of existing vision-based services, such as biometric authentication schemes, on the other. Especially important here, are computer vision techniques that focus on the analysis of people and faces in visual data and have been affected the most by the partial occlusions introduced by the mandates for facial masks. Such computer vision based human analysis techniques include face and face-mask detection approaches, face recognition techniques, crowd counting solutions, age and expression estimation procedures, models for detecting face-hand interactions and many others, and have seen considerable attention over recent years. The goal of this survey is to provide an introduction to the problems induced by COVID-19 into such research and to present a comprehensive review of the work done in the computer vision based human analysis field. Particular attention is paid to the impact of facial masks on the performance of various methods and recent solutions to mitigate this problem. Additionally, a detailed review of existing datasets useful for the development and evaluation of methods for COVID-19 related applications is also provided. Finally, to help advance the field further, a discussion on the main open challenges and future research direction is given.

自2020年初以来，COVID-19的大流行对日常生活的许多方面产生了相当大的影响。在全球范围内已经采取了一系列不同的措施，以降低新感染的速度并管理国家卫生服务的压力。主要策略是通过优先考虑远程工作和教育来减少聚会和传播的潜力。当不可避免的聚会时，增强的手卫生和面膜的使用减少了病原体的扩散。这些特殊的措施提出了可靠的生物识别识别的挑战，例如用于面部，语音和手工生物识别技术。同时，新的挑战创造了新的机会和研究方向，例如对无约束的虹膜或眼周识别，基于无触摸的指纹和基于静脉的身份验证以及生物特征特征进行疾病检测的重新兴趣。本文概述了为解决这些挑战和新兴机会而进行的研究。

预测地标的面部图像中的属性本身就是一个具有挑战性的任务，当由于使用面具而被遮挡时，进一步复杂。利用身份验证或安全登录到个人电子小工具的智能访问控制门可以使用面部作为生物特征。特别是，Covid-19大流行越来越多地验证卫生和非接触式身份验证的基础。在这种情况下，掩模的使用变得更加不可避免并且表演属性预测有助于在协作环境中对社区传播或确保他们的社会疏散来分离目标脆弱的群体。我们通过有效地覆盖不同形状，尺寸和纹理的掩模来创建一个蒙面的面部数据集，以有效地模拟戴掩模产生的变异性。本文提出了深度多任务学习（MTL）方法，共同估计来自单个掩蔽的面部图像的各种异构属性。基准面部属性UTKface数据集的实验结果表明，所提出的方法在绩效中取代其他竞争技术。

由于隐私，透明度，问责制和缺少程序保障的担忧，印度的面部加工系统的增加越来越多。与此同时，我们也很少了解这些技术如何在印度13.4亿种群的不同特征，特征和肤色上表现出来。在本文中，我们在印度脸部的数据集中测试四个商用面部加工工具的面部检测和面部分析功能。该工具在面部检测和性别和年龄分类功能中显示不同的错误率。与男性相比，印度女性面的性别分类错误率始终如一，最高的女性错误率为14.68％。在某些情况下，这种错误率远高于其他国籍的女性之前的研究表明。年龄分类错误也很高。尽管从一个人的实际年龄从一个人的实际年龄到10年来考虑到可接受的误差率，但年龄预测失败的速度为14.3％至42.2％。这些发现指向面部加工工具的准确性有限，特别是某些人口组，在采用此类系统之前需要更关键的思维。

As facial recognition systems are deployed more widely, scholars and activists have studied their biases and harms. Audits are commonly used to accomplish this and compare the algorithmic facial recognition systems' performance against datasets with various metadata labels about the subjects of the images. Seminal works have found discrepancies in performance by gender expression, age, perceived race, skin type, etc. These studies and audits often examine algorithms which fall into two categories: academic models or commercial models. We present a detailed comparison between academic and commercial face detection systems, specifically examining robustness to noise. We find that state-of-the-art academic face detection models exhibit demographic disparities in their noise robustness, specifically by having statistically significant decreased performance on older individuals and those who present their gender in a masculine manner. When we compare the size of these disparities to that of commercial models, we conclude that commercial models - in contrast to their relatively larger development budget and industry-level fairness commitments - are always as biased or more biased than an academic model.

已显示现有的面部分析系统对某些人口统计亚组产生偏见的结果。由于其对社会的影响，因此必须确保这些系统不会根据个人的性别，身份或肤色歧视。这导致了在AI系统中识别和减轻偏差的研究。在本文中，我们封装了面部分析的偏置检测/估计和缓解算法。我们的主要贡献包括对拟议理解偏见的算法的系统审查，以及分类和广泛概述现有的偏置缓解算法。我们还讨论了偏见面部分析领域的开放挑战。

Privacy of machine learning models is one of the remaining challenges that hinder the broad adoption of Artificial Intelligent (AI). This paper considers this problem in the context of image datasets containing faces. Anonymization of such datasets is becoming increasingly important due to their central role in the training of autonomous cars, for example, and the vast amount of data generated by surveillance systems. While most prior work de-identifies facial images by modifying identity features in pixel space, we instead project the image onto the latent space of a Generative Adversarial Network (GAN) model, find the features that provide the biggest identity disentanglement, and then manipulate these features in latent space, pixel space, or both. The main contribution of the paper is the design of a feature-preserving anonymization framework, StyleID, which protects the individuals' identity, while preserving as many characteristics of the original faces in the image dataset as possible. As part of the contribution, we present a novel disentanglement metric, three complementing disentanglement methods, and new insights into identity disentanglement. StyleID provides tunable privacy, has low computational complexity, and is shown to outperform current state-of-the-art solutions.

本文审查了视觉隐私保护技术中最先进的技术，特别注意适用于主动和辅助生活领域的技术（aal）。介绍了一种新的分类，可以归类最先进的视觉隐私保护方法。突出显示了传教性的感知混淆方法，是分类学中的一个类别。这些是一类视觉隐私保存技术，特别是在考虑基于视频的AAL监控的情况时特别相关。还探讨了对机器学习模型的混淆。设计的不同隐私层面的高级分类方案与视觉隐私保存技术的拟议分类有关。最后，我们注意到现场存在的开放问题，并将读者介绍给一些令人兴奋的途径，以便在视觉隐私区域的未来研究。

深度神经网络在人类分析中已经普遍存在，增强了应用的性能，例如生物识别识别，动作识别以及人重新识别。但是，此类网络的性能通过可用的培训数据缩放。在人类分析中，对大规模数据集的需求构成了严重的挑战，因为数据收集乏味，廉价，昂贵，并且必须遵守数据保护法。当前的研究研究了\ textit {合成数据}的生成，作为在现场收集真实数据的有效且具有隐私性的替代方案。这项调查介绍了基本定义和方法，在生成和采用合成数据进行人类分析时必不可少。我们进行了一项调查，总结了当前的最新方法以及使用合成数据的主要好处。我们还提供了公开可用的合成数据集和生成模型的概述。最后，我们讨论了该领域的局限性以及开放研究问题。这项调查旨在为人类分析领域的研究人员和从业人员提供。

本文介绍了一个新颖的数据集，以帮助研究人员评估他们的计算机视觉和音频模型，以便在各种年龄，性别，表观肤色和环境照明条件下进行准确性。我们的数据集由3,011名受试者组成，并包含超过45,000个视频，平均每人15个视频。这些视频被录制在多个美国国家，各种成年人在各种年龄，性别和明显的肤色群体中。一个关键特征是每个主题同意参与他们使用的相似之处。此外，我们的年龄和性别诠释由受试者自己提供。一组训练有素的注释器使用FitzPatrick皮肤型刻度标记了受试者的表观肤色。此外，还提供了在低环境照明中记录的视频的注释。作为衡量某些属性的预测稳健性的申请，我们对DeepFake检测挑战（DFDC）的前五名获胜者提供了全面的研究。实验评估表明，获胜模型对某些特定人群的表现较小，例如肤色较深的肤色，因此可能对所有人都不概括。此外，我们还评估了最先进的明显年龄和性别分类方法。我们的实验在各种背景的人们的公平待遇方面对这些模型进行了彻底的分析。

当前用于面部识别的模型（FR）中存在人口偏见。我们在野外（BFW）数据集中平衡的面孔是衡量种族和性别亚组偏见的代理，使一个人可以表征每个亚组的FR表现。当单个分数阈值确定样本对是真实还是冒名顶替者时，我们显示的结果是非最佳选择的。在亚组中，性能通常与全球平均水平有很大差异。因此，仅适用于与验证数据相匹配的人群的特定错误率。我们使用新的域适应性学习方案来减轻性能不平衡，以使用最先进的神经网络提取的面部特征。该技术平衡了性能，但也可以提高整体性能。该建议的好处是在面部特征中保留身份信息，同时减少其所包含的人口统计信息。人口统计学知识的去除阻止了潜在的未来偏见被注入决策。由于对个人的可用信息或推断，因此此删除可改善隐私。我们定性地探索这一点；我们还定量地表明，亚组分类器不再从提出的域适应方案的特征中学习。有关源代码和数据描述，请参见https://github.com/visionjo/facerec-bias-bfw。

在最近的过去，不同的研究人员提出了新的隐私增强的人脸识别系统，旨在在特征级别隐藏软生物信息。这些作品报告了令人印象深刻的结果，但通常在他们对隐私保护的分析中不考虑具体攻击。在大多数情况下，通过简单的基于机器学习的分类器和维度减少工具的可视化测试这些方案的隐私保护能力。在这项工作中，我们介绍了一个关于基于级别的面部软生物识别隐私 - 增强技术的攻击。攻击基于两个观察：（1）实现高度识别准确性，面部陈述之间的某些相似之处必须保留在其隐私增强版本中; （2）高度相似的面部表示通常来自具有相似软生物识别属性的面部图像。基于这些观察，所提出的攻击将隐私增强的面部表示与具有已知的软生物识别属性的一组隐私增强的面部表示进行了比较。随后，分析了最佳获得的相似度分数以推断攻击隐私增强的面部表示的未知软生物识别属性。也就是说，攻击仅需要一个相对较小的任意面部图像数据库和作为黑盒的隐私增强的人脸识别算法。在实验中，该攻击应用于先前据报道的两种代表性方法，以可靠地隐藏在隐私增强的面部陈述中的性别。结果表明，所呈现的攻击能够规避隐私提升到相当程度，并且能够正确地对性别进行分类，以准确性为分析的隐私增强面部识别系统的准确性高达约90％。

儿童性滥用和剥削（CSAE）受害者的确切年龄估计是最重要的数字取证挑战之一。调查人员通常需要通过查看图像和解释性发展阶段和其他人类特征来确定受害者的年龄。主要优先事项 - 保障儿童 - 通常受到这项工作可能需要的巨大的法医反积云，认知偏见和巨大的心理压力的负面影响。本文评估了现有的面部图像数据集，并提出了一种针对类似数字法医研究贡献的需求而定制的新数据集。这个小型，不同的DataSet为0到20岁的个人包含245个图像，并与FG-Net DataSet的82个唯一图像合并，从而实现了具有高图像分集和低年龄范围密度的327个图像。在IMDB-Wiki DataSet上预先培训的深度期望（DEX）算法测试新数据集。 16至20岁的年轻青少年和年龄较大的青少年/成年人的整体成果非常令人鼓舞 - 达到1.79年的MAE，但也表明0至10岁儿童的准确性需要进一步的工作。为了确定原型的功效，已经考虑了四个数字法医专家的有价值输入，以提高年龄估计结果。需要进一步的研究来扩展关于图像密度的数据集和性别和种族分集等因素的平等分布。

在本文中，我们提出了一个新颖的解释性框架，旨在更好地理解面部识别模型作为基本数据特征的表现（受保护的属性：性别，种族，年龄；非保护属性：面部毛发，化妆品，配件，脸部，面部，面部，面部，面部，面部，它们被测试的变化的方向和阻塞，图像失真，情绪）。通过我们的框架，我们评估了十种最先进的面部识别模型，并在两个数据集上的安全性和可用性方面进行了比较，涉及基于性别和种族的六个小组。然后，我们分析图像特征对模型性能的影响。我们的结果表明，当考虑多归因组时，单属分析中出现的趋势消失或逆转，并且性能差异也与非保护属性有关。源代码：https：//cutt.ly/2xwrlia。

2019年冠状病毒疾病（Covid-19）继续自爆发以来对世界产生巨大挑战。为了对抗这种疾病，开发了一系列人工智能（AI）技术，并应用于现实世界的情景，如安全监测，疾病诊断，感染风险评估，Covid-19 CT扫描的病变细分等。 Coronavirus流行病迫使人们佩戴面膜来抵消病毒的传播，这也带来了监控戴着面具的大群人群的困难。在本文中，我们主要关注蒙面面部检测和相关数据集的AI技术。从蒙面面部检测数据集的描述开始，我们调查了最近的进步。详细描述并详细讨论了十三可用数据集。然后，该方法大致分为两类：传统方法和基于神经网络的方法。常规方法通常通过用手工制作的特征升高算法来训练，该算法占少比例。基于神经网络的方法根据处理阶段的数量进一步归类为三个部分。详细描述了代表性算法，与一些简要描述的一些典型技术耦合。最后，我们总结了最近的基准测试结果，讨论了关于数据集和方法的局限性，并扩大了未来的研究方向。据我们所知，这是关于蒙面面部检测方法和数据集的第一次调查。希望我们的调查可以提供一些帮助对抗流行病的帮助。

SARS-COV-2向科学界提出了直接和间接的挑战。从大量国家的强制使用面部面具的强制使用最突出的间接挑战之一。面部识别方法在蒙版和未掩蔽的个体上努力执行具有类似准确性的身份验证。已经表明，这些方法的性能在面部掩模存在下显着下降，特别是如果参考图像是未被掩蔽的。我们提出了FocusFace，一种使用对比学习的多任务架构能够准确地执行蒙面的面部识别。该建议的架构被设计为从头开始训练或者在最先进的面部识别方法上工作，而不牺牲传统的面部识别任务中现有模型的能力。我们还探讨了设计对比学习模块的不同方法。结果以屏蔽掩蔽（M-M）和未掩蔽掩蔽（U-M）面验证性能提出。对于这两个设置，结果都与已发布的方法相提并论，但对于M-M而言，该方法能够优于与其比较的所有解决方案。我们进一步表明，当在现有方法顶部使用我们的方法时，培训计算成本在保持类似的表现时显着降低。在Github上提供了实施和培训的型号。

机器学习数据集引起了对隐私，偏见和不道德应用的担忧，导致突出数据集的缩写，例如Dukemtmc，MS-Celeb-1M和微小图像。作为响应，机器学习界已在数据集创建中呼吁更高的道德标准。为了帮助通知这些努力，我们研究了三个有影响力的但道德问题的面部和人识别数据集 - 在野外（LFW），MS-Celeb-1M和DukemTM中标记的面孔 - 通过分析近1000篇引用它们的纸张。我们发现，创建衍生数据集和模型，更广泛的技术和社会变革，许可证缺乏清晰度，数据集管理实践可以引入广泛的道德问题。我们通过表明分布式方法来伤害消除数据集的整个生命周期的危害。

我们生活中情绪的重要性和普及性使得情感计算了一个非常重要和充满活力的工作。自动情感识别（AER）和情感分析的系统可以是巨大进展的促进者（例如，改善公共卫生和商业），而且还有巨大伤害的推动者（例如，用于抑制持不同政见者和操纵选民）。因此，情感计算社区必须积极地与其创作的道德后果搞。在本文中，我已经从AI伦理和情感认可文学中综合和组织信息，以提出与AER相关的五十个道德考虑因素。值得注意的是，纸张捏出了隐藏在如何框架的假设，并且在经常对数据，方法和评估的选择中的选择。特别关注在隐私和社会群体上的AER对AER的影响。沿途，关键建议是针对负责任的航空制作的。纸张的目标是促进和鼓励更加思考为什么自动化，如何自动化，以及如何在建立AER系统之前判断成功。此外，该纸张作为情感认可的有用介绍文件（补充调查文章）。

Despite being responsible for state-of-the-art results in several computer vision and natural language processing tasks, neural networks have faced harsh criticism due to some of their current shortcomings. One of them is that neural networks are correlation machines prone to model biases within the data instead of focusing on actual useful causal relationships. This problem is particularly serious in application domains affected by aspects such as race, gender, and age. To prevent models from incurring on unfair decision-making, the AI community has concentrated efforts in correcting algorithmic biases, giving rise to the research area now widely known as fairness in AI. In this survey paper, we provide an in-depth overview of the main debiasing methods for fairness-aware neural networks in the context of vision and language research. We propose a novel taxonomy to better organize the literature on debiasing methods for fairness, and we discuss the current challenges, trends, and important future work directions for the interested researcher and practitioner.