sesgo en el seguimiento de las emociones

AU23 - Tensor de labios - Sistema de codificación de acción facial - FACS

Parece que nos suscribimos a la popular simplificación excesiva de que las máquinas son menos parciales que los humanos; sin embargo, si está familiarizado con las formas en que las máquinas están entrenadas para leer y centrarse en diferentes aspectos de los datos, lo sabrá: No es tan simple. Las máquinas no están libres de prejuicios si son entrenadas por humanos.

levantamiento de la ceja interior: inmersión profunda

el levantamiento de la ceja interior está mal

El levantamiento de cejas es una de las acciones faciales más difíciles de encontrar referencias limpias. Muchas fuentes no encuentran actores que puedan separar su levantamiento de cejas interno de otras acciones faciales como el levantamiento de cejas externo (desde el frontal, pars lateralis) y el descenso de cejas (desde el corrugador).

ARKit y otros errores de seguimiento de la cara

Muchos de los líderes tecnológicos viven bajo la suposición de que si adquieren suficientes datos para entrenar su modelo, los problemas de calidad simplemente se resolverán por sí mismos. ¡Vaya! Mágico. Esta suposición a menudo opera bajo una suposición adicional (pero falsa): Sólo hay un porcentaje insignificante de datos impuros.

Los hábitos de contratación homogéneos de la gran tecnología están dañando nuestros datos

A medida que crecen las ambiciones de aprendizaje de las máquinas, crecen también las necesidades de datos, transformando los problemas centrados en la ingeniería en asuntos interdisciplinarios.