1. WO2020136297 - METHOD FOR REMOVING BIAS IN BIOMETRIC RECOGNITION SYSTEMS

The invention relates to a method for removing bias (based on age, ethnicity or gender) in biometric recognition systems, which comprises defining a set of M samples from Y different persons tagged on the basis of attributes such as gender, ethnicity or age, wherein samples A and samples P correspond to samples of the same identity, while samples N correspond to different identities, and wherein a value σ corresponding to the bias of each sample is introduced, the proposed method being characterised in that it comprises the steps necessary to learn a transformation function (see (I)) that generates a new space of characteristics, which allows: (i) the distance d(x_A, x_P) between characteristic vectors (x_A, x_P) of A and P to be minimised; (ii) the distance d(x_A, x_N) between characteristic vectors (x_A, x_N) of A and N to be maximised; and (iii) bias σ to be reduced in the samples until it is eliminated, thereby ensuring unbiased decision-making.

Método para eliminación del sesgo (por edad, etnia o género) en sistemas de reconocimiento biométrico, que comprende definir un conjunto de M muestras de Y personas diferentes etiquetadas a partir de atributos como género, etnia o edad, donde las muestras A y las muestras P se corresponden con muestras de la misma identidad, mientras que las muestras N se corresponden con diferentes identidades y donde, además, se introduce además un valor σ correspondiente con el sesgo de cada muestra; y donde el método propuesto se caracteriza porque comprende las etapas necesarias para aprender una función de transformación (see (I)) que genere un nuevo espacio de características que permita: (i) minimizar distancia d(x_A, x_P) entre vectores de características (x_A, x_P) de A y P; (ii) maximizar distancia d(x_A, x_N) entre vectores de características (x_A, x_N) A y N; y (iii) reducir sesgo σ en las muestras hasta su eliminación y garantizar así una toma de decisiones no sesgada.

L'invention concerne un procédé pour l'élimination du biais (dû à l'âge, l'ethnie, au genre) dans des systèmes de reconnaissance biométrique, qui consiste à définir un ensemble de M échantillons de Y personnes différentes étiquetées à partir d'attributs tels que le genre, l'ethnie ou l'âge, les échantillons A et les échantillons P correspondant avec des échantillons de la même identité, tandis que les échantillons N correspondent avec différentes identités et, en outre, une valeur σ correspondant au biais de chaque échantillon étant introduite; et le procédé selon l'invention étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes nécessaires pour apprendre une fonction de transformation (voir (I)) qui génère un nouvel espace de caractéristiques qui permet de : (i) réduire à un minimum une distance d(x_A, x_P) entre vecteurs de caractéristiques (x_A, x_P) de A et P; (ii) maximiser une distance d(x_A, x_N) entre vecteurs de caractéristiques (x_A, x_N) A et N; y (iii) réduire le biais σ dans les échantillons jusqu'à son élimination et garantir ainsi une prise de décisions non biaisée.