用发型、妆容和面部形态解释人脸识别准确性的性别差异；在CARLA实施的基于交叉口情况覆盖的自动驾驶车辆验证和确认框架；迈向医学同行影响的Shapley价值图框架；确定运动想象脑机接口中各种用户状态和特

中文标题：用发型、妆容和面部形态解释人脸识别准确性的性别差异
英文标题：Gendered Differences in Face Recognition Accuracy Explained by Hairstyles, Makeup, and Facial Morphology
时间：2021.12.29
作者：Vítor Albiero, Kai Zhang, Michael C. King, Kevin W. Bowyer
机构：IEEE、圣母大学（诺特丹大学）、佛罗里达科技大学
链接：https://arxiv.org/pdf/2112.14656.pdf
简介：
媒体报道指责人脸识别有“偏见”、“性别歧视”和“种族主义”。研究文献一致认为，女性的人脸识别准确率较低，她们通常具有较高的错误匹配率和较高的错误不匹配率。然而，很少有公开发表的研究旨在确定女性准确率较低的原因。例如，2019年的人脸识别供应商测试记录了一系列算法和数据汇总女性准确率较低的情况，该测试还在“我们没有做的事情”标题下列出了“分析原因和影响”。我们提出了第一个实验分析，以确定研究中观察到这一结果的数据集中女性人脸识别准确率较低的主要原因。控制测试图像中相同数量的可见人脸可以降低女性的错误不匹配率。其他分析表明，化妆平衡数据集进一步提高了女性的假不匹配率。最后，一项聚类实验表明，两个不同女性的图像本质上比两个不同男性的图像更相似，这可能解释了错误匹配率的差异。

中文标题：在CARLA实施的基于交叉口情况覆盖的自动驾驶车辆验证和确认框架
英文标题：Intersection focused Situation Coverage-based Verification and Validation Framework for Autonomous Vehicles Implemented in CARLA
时间：2021.12.24
作者：Zaid Tahir, Rob Alexander
机构：约克大学、波士顿大学
链接：https://arxiv.org/pdf/2112.14706.pdf
简介：
自动驾驶汽车（AVs）在安全关键领域运行，因为自动驾驶软件中的错误可能导致巨大损失。据统计，道路交叉口是AVs领域驱动设计（ODD）的一部分，其事故率最高。因此，对道路交叉口的AVs进行测试并确保其在道路交叉口的安全性是重要的，也是本文的重点。我们提出了一个基于情景覆盖（SitCov）的AV测试框架，用于AVs的验证与确认（V&V）以及安全保证，该框架是在一个名为CARLA的开源AV模拟器中开发的。SitCov AV测试框架侧重于不同环境和交叉口配置情况下道路交叉口的行车交互，使用自动生成AVs安全保证测试套件的情况覆盖标准。我们开发了一个用于交叉点情况的本体，并使用它生成一个情况超空间，即由该本体产生的所有可能情况的空间。为了评估我们的SitCov AV测试框架，我们在ego AV中植入了多个故障，并比较了基于情景覆盖和随机情景生成。我们发现，两种生成方法触发的种子故障数量大致相同，但基于情境覆盖的生成告诉我们更多关于ego AV自主驱动算法的弱点，尤其是在边缘情况下。我们的代码是在线公开的，任何人都可以使用我们的SitCov AV测试框架，或者在它的基础上进一步构建。本文旨在为AVs的V&V和开发领域做出贡献，不仅从理论角度，而且从开源软件贡献的角度，发布一个灵活/有效的AVs V&V和开发工具。

中文标题：迈向医学同行影响的Shapley价值图框架
英文标题：Towards a Shapley Value Graph Framework for Medical peer-influence
时间：2021.12.29
作者：Jamie Duell, Monika Seisenberger, Gert Aarts, Shangming Zhou, Xiuyi Fan
机构：斯旺西大学、普利茅斯大学
链接：https://arxiv.org/pdf/2112.14624.pdf
简介：
可解释人工智能（XAI）是人工智能（AI）的一个子领域，处于AI研究的前沿。在XAI中，特征属性方法以特征重要性的形式产生解释。现有特征归因方法的一个局限性是缺乏对干预后果的解释。虽然强调了对某一预测的贡献，但并未说明特征与干预结果之间的影响。本文的目的是引入一个新的框架，以更深入地研究使用图形表示的特征对特征交互的解释，从而提高黑箱机器学习（ML）模型的可解释性，并为干预提供信息。

中文标题：确定运动想象脑机接口中各种用户状态和特征的最佳偏置反馈
英文标题：Towards identifying optimal biased feedback for various user states and traits in motor imagery BCI
时间：2021.12.23
作者：Jelena Mladenović Jeremy Frey, Smeety Pramij , Jeremie Mattout, Fabien Lotte
机构：未知
链接：https://arxiv.org/pdf/2112.12399.pdf
简介：
客观的神经自我调节对于实现脑-机接口（BCI）的控制是必要的。这可能是一个艰巨的学习过程，尤其是对于运动想象脑机接口而言。提出了各种培训方法，以帮助用户完成BCI控制并提高性能。特别是使用有偏见的反馈，即非现实的表现。对性能和学习有偏见的反馈的好处因用户而异（例如，取决于其BCI控制的初始水平），并且仍然是推测性的。为了解开这些猜测，我们调查了什么样的人格类型、初始状态和校准绩效（CP）可以从有偏见的反馈中受益。方法是我们进行了一个实验（2个疗程n=30）。向每组（n=10）提供的反馈要么是正面的，要么是负面的，要么是没有偏见的。后果统计分析表明，偏见与以下因素相互作用：1）工作量 2）焦虑 3）自我控制显著影响在线表现。例如，与没有任何偏差（69%）相比，具有负偏差的低初始工作负载与更高的峰值性能（86%）相关。无论偏见如何，高焦虑与绩效呈负相关（60%），而低焦虑与负偏见最匹配（76%）。对于低CP，学习率（LR）仅在短期内（LR=2%）随着负偏差的增加而增加，因为在第二次治疗期间，学习率严重下降（LR=-1%）。结论我们揭示了上述人为因素和偏见之间的许多相互作用。此外，我们使用预测模型来确认和揭示更多的相互作用。本文是识别人格类型、状态和CP的最佳偏差反馈的第一步，目的是最大化BCI绩效和学习。

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