Disparar en modo retrato teléfonos inteligentes Según un estudio, puede haber “sesgos” que conduzcan a imágenes de menor calidad para personas con tonos de piel más oscuros. El efecto del modo retrato en los teléfonos inteligentes se logra digitalmente utilizando tecnología de detección de profundidad para separar al sujeto del fondo de la foto. Sin embargo, el resultado puede variar desde impresionante hasta insatisfactorio dependiendo de la escena, las condiciones de iluminación e incluso el sujeto. Un nuevo estudio ha afirmado que las personas con tonos de piel más oscuros pueden tener un resultado menos deseable en comparación con aquellos con tonos de piel más claros.
Los retratos pueden verse afectados por sesgos en el entrenamiento de IA
Publicado por el sitio de prueba de cámaras de teléfonos inteligentes DxOMark, resultados De un estudio realizado a mediados de 2023, el estudio tenía como objetivo medir las preferencias de los usuarios con respecto a las fotografías de personas tomadas utilizando modos de fotografía de retrato en teléfonos inteligentes. El estudio utilizó los principales teléfonos inteligentes lanzados a finales de 2022 y principios de 2023. Como parte del estudio, se capturaron 405 escenas utilizando 83 consumidores habituales que crearon las imágenes. El estudio también desarrolló un “índice de satisfacción” para convertir las opiniones de las personas en una puntuación sobre 100.
El estudio encontró que, aunque las fotografías en modo retrato obtuvieron una puntuación más baja de lo esperado, también había una disparidad en las fotografías de personas con tonos de piel más oscuros en comparación con aquellas con tonos de piel más claros. Con tonos de piel más oscuros se observan problemas como sobreexponer el sujeto, subexponer el fondo y realzar el brillo del tono de piel.
Variación de la imagen en relación con diferentes tonos de piel y puntuación del índice de satisfacción.
Crédito de la imagen: DxOMark
El estudio destacó las posibles causas de este problema y afirmó que el sesgo en los datos de entrenamiento de IA puede causar tal problema. La mayoría de las tecnologías de modo retrato en los teléfonos inteligentes utilizan IA para la detección de escenas, la segmentación semántica y el aprendizaje profundo. El estudio especula que si los datos utilizados por la IA incluyen un número desproporcionado de individuos con tonos de piel más claros, esto podría generar inexactitud a la hora de presentar tonos de piel más oscuros.
El estudio citó un artículo de 2018 titulado “Gender Grading: Disparities in Cross-Sex Accuracy in Commercial Gender Classification” realizado por el Media Lab del MIT, que afirmaba que “las mujeres de piel oscura tenían las tasas de error más altas de todos los clasificadores de género, que oscilaban entre 20,8 y 34,7 para el Clasificadores de Microsoft e IBM, los hombres claros son el grupo que clasifica mejor con tasas de error del 0,0 y 0,3 por ciento, respectivamente, y Face++ clasifica mejor a los hombres oscuros con tasas de error del 0,7 por ciento.
Sin embargo, según el estudio, el sesgo de la IA es una de las dos posibles razones detrás de esto. Otra razón citada fue el mal ajuste de la cámara. El estudio destacó que no es posible configurar una cámara para que pueda proporcionar imágenes perfectas en todos los escenarios y para todos los tonos de piel. Algunos fabricantes priorizan un tipo de optimización sobre otro, lo que muchas veces puede dar lugar a estos errores.
El boletín destacó la importancia de tales estudios para medir la satisfacción y los intereses de los consumidores. La retroalimentación puede desempeñar un papel importante en la mejora de las tecnologías para satisfacer las necesidades de todos los grupos de población.