减小DeepFace的种族识别偏差
由于训练数据分布不均衡，DeepFace默认模型对非高加索人种的识别准确率可能下降。改善方案包括：
- 模型融合：组合多个模型的预测结果，如同时使用ArcFace和GhostFaceNet，通过投票机制确定最终种族分类
- 数据增强：对少数族裔样本应用
albumentations库进行色彩抖动、遮挡增强等预处理 - 阈值调整：不同种族采用不同验证阈值，亚洲人脸建议
threshold=0.35，非洲人脸建议threshold=0.25 - <strong]迁移学习：用
DeepFace.build_model()加载基础模型后，在自己的多民族数据集上进行微调
对于专业场景，建议：1）收集本地化人脸数据集；2）使用FairFace等去偏见的预训练模型；3）对输出结果进行基于人口统计学的后期校准（Platt Scaling）。这些措施可将跨种族识别准确率差异控制在±5%以内。
本答案来源于文章《DeepFace：实现面部年龄、性别、情绪、种族识别的轻量级Python库》
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