公平面部属性数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：公平性,面部识别,种族平衡,性别平衡,年龄分布,机器学习,数据标注
数据概述：
本数据集旨在解决面部识别任务中的偏见问题，包含均衡分布的面部属性数据，涵盖不同种族、性别和年龄群体。数据集包含了数万张高质量面部图像，并标注了种族、性别和年龄等关键属性，确保各属性类别在数据集中具有均衡的代表性。该数据集为研究人员提供了一个公平、透明的基准数据集，用于评估和改进面部识别算法的公平性。
数据用途概述：
该数据集适用于面部识别算法的偏见测量与缓解研究，支持开发更加公平的计算机视觉模型。研究人员可利用此数据集评估现有算法在不同种族、性别和年龄群体中的性能差异，优化模型以减少偏见。此外，数据集还适用于公平性评估工具的开发、学术研究和工业应用，帮助推动面部识别技术的公平性和包容性发展。
