Des chercheurs du Georgia Institute of Technology ont découvert que les systèmes de reconnaissance d’objets à la fine pointe de la technologie sont moins précis pour détecter les piétons ayant des tons de peau plus foncés.

Tests de collision : Les chercheurs ont mis à l’essai huit systèmes de reconnaissance d’images (chacun ayant reçu une formation sur un ensemble de données standard) en les comparant à un grand nombre d’images de piétons. Ils ont divisé les piétons en deux groupes pour les tons de peau plus clairs et plus foncés selon l’échelle de type de peau de Fitzpatrick, une façon de classifier la couleur de peau humaine.

Codes de couleur : La précision de détection des systèmes s’est avérée inférieure de cinq points de pourcentage en moyenne pour le groupe dont la peau était plus foncée. Cela était vrai même en tenant compte de l’heure de la journée et de l’obstruction de la vue.

Sous le capot : Grâce à une analyse plus poussée, les chercheurs ont déterminé que le biais était probablement causé par deux choses : trop peu d’exemples de piétons à la peau foncée et trop peu d’importance accordée à l’apprentissage de ces exemples. Ils disent que le biais pourrait être atténué en ajustant à la fois les données et l’algorithme.

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