Yüz ifadesi tanımada ırksal önyargı analizi

Çok boyutlu girdilere ve öznel etiketlere sahip derin öğrenme modellerinin karmaşıklığı, ortaya çıkan sonuçlarda tarafsızlık sorunlarını da beraberinde getirmektedir. Veri setlerinin ırksal olarak dengesiz dağılıma sahip olabildiği yüz ifadesi tanıma yapılarında, kullanılan modeller farklı ırk grupları için taraflı ve önyargılı sonuçlar üretebilmektedir. Bu durum, tarafsızlık konusundaki endişeleri artırmakta ve ırksal önyargı konusunda daha fazla araştırma yapılması ihtiyacını öne çıkartmaktadır. Bu tür, ırksal önyargıdan kaynaklanan hatalı genellemeler ve sınıflandırmalar, modellerin gerçek dünya performansını da olumsuz etkileyebilmektedir. Bu tezde, farklı ırk dağılımlarına sahip eğitim setleri oluşturmak amacı ile alt örnekleme teknikleri kullanılarak, ırksal önyargının değerlendirmesi ve ardından popüler yüz ifadesi tanıma metotlarının kullanımı ile ırksal önyargı konusunda test performanslarının incelenmesi amaçlanmıştır.