Investigación del sesgo en los sistemas de análisis facial: una revisión sistemática

Estudios recientes han demostrado que la mayoría de los sistemas comerciales de análisis facial tienen sesgos en contra de ciertas categorías de raza, etnicidad, cultura, edad y género. El sesgo se puede rastrear en algunos casos hasta los algoritmos utilizados y en otros casos a la formación insuficiente de los algoritmos, mientras que en otros casos el sesgo se debe a bases de datos insuficientes. Hasta la fecha, no existe una revisión de literatura integral que investigate sistemáticamente el sesgo y la discriminación en el software de análisis facial disponible actualmente. Para abordar esta laguna, este estudio lleva a cabo una revisión sistemática de la literatura (RSL) en la que se investiga en detalle el contexto del sesgo en los sistemas de análisis facial. La revisión, que involucra 24 estudios, también tiene como objetivo identificar (a) bases de datos de análisis facial que se crearon para aliviar el sesgo, (b) la gama completa de sesgos en el software de análisis facial y (c) algoritmos y técnicas implementadas para mitigar el sesgo en el análisis facial.