몽크 스킨 톤 스케일

Monk Skin Tone Scale

몽크 스킨 톤 스케일(Monk Skin Tone Scale)은 인간의 피부색을 설명하는 오픈 소스의 10가지 음영 스케일로, 엘리스 몽크가 구글과 협력하여 개발했습니다.[1]IEEE의 한 연구는 피츠패트릭 척도가 "피부 톤을 잘 예측하지 못한다"는 것을 발견하고 "컴퓨터 비전 응용 프로그램의 평가에서 그렇게 사용하지 말라"고 권고한 후, 컴퓨터 비전 연구와 같은 분야에서 피츠패트릭 척도를 대체하기 위한 것입니다.[2]특히 피츠패트릭 체중계는 전 세계 인구에 비해 어두운 색조의 피부를 과소 표현하는 것으로 나타났습니다.

몽크 스킨 톤 스케일의 열 개의 오브

선대

컴퓨터 비전 연구원들은 처음에 주어진 사람들의 사진 모음이 전세계 인구를 얼마나 잘 표본으로 삼았는지를 평가하기 위한 척도로 피츠패트릭 척도를 채택했습니다.[3]그러나 피츠패트릭 스케일은 피부가 밝은 사람들의 피부암 위험을 예측하기 위해 개발되었으며, 처음에는 어두운 피부톤을 전혀 포함하지 않았습니다.어두운 사람들을 위한 두 개의 음색은 나중에 원래의 네 개의 음색에 더 포괄적으로 만들기 위해 추가되었습니다.이러한 개선에도 불구하고 연구에 따르면 Fitzpatrick Skin Tone은 피부 톤의 객관적인 측정보다는 자가 보고된 인종과 더 많은 상관관계가 있으며 [2]Fitzpatrick scale을 사용하여 훈련된 컴퓨터 비전 모델은 어두운 피부를 가진 사람들의 이미지에서 제대로 수행되지 않습니다.[4]

사용하다

몽크 스케일에는 10가지 피부톤이 포함되어 있습니다.다른 눈금(화장품 회사에서 사용하는 눈금 등)이 더 많은 음영을 포함할 수 있지만,[5] Monk는 10개의 색조가 다양성과 사용 편의성의 균형을 유지하며, 더 많은 색조를 가진 눈금보다 다른 사용자에게 더 일관되게 사용될 수 있다고 주장합니다.

보통, 이런 종류의 음계에서 10점이나 12점을 넘으면, 그리고 같은 사람에게 같은 음계를 반복적으로 고르라고 요구하면, 그 음계를 늘리면 늘릴수록, 사람들은 그렇게 할 수 없습니다.인지적으로 말하면, 정확하고 확실하게 구별하는 것이 정말 어려워집니다.[4]

척도의 주된 용도는 컴퓨터 비전 모델을 훈련하기 위한 데이터셋을 평가하는 것입니다.다른 제안된 응용 프로그램으로는 이미지 검색 결과의 다양성을 증가시켜 "의사"에 대한 이미지 검색이 광범위한 피부 톤을 가진 의사의 이미지를 반환하도록 하는 것이 포함됩니다.[4]

구글은 인종에 따라 피부톤이 크게 달라질 수 있다고 지적하면서 체중계의 음영을 인종과 동일시하지 말라고 경고했습니다.[6]

몽크 스케일은 크리에이티브 커먼즈 Attribution 4.0 International 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다.[7]

참고문헌

  1. ^ Monk, Ellis (2023-05-04). "The Monk Skin Tone Scale". SocArXiv. doi:10.31235/osf.io/pdf4c.
  2. ^ a b Howard, John J.; Sirotin, Yevgeniy B.; Tipton, Jerry L.; Vemury, Arun R. (2021-10-27). "Reliability and Validity of Image-Based and Self-Reported Skin Phenotype Metrics". IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science. 3 (4): 550–560. arXiv:2106.11240. doi:10.1109/TBIOM.2021.3123550. ISSN 2637-6407. S2CID 235490065.
  3. ^ Hazirbas, Caner; Bitton, Joanna; Dolhansky, Brian; Pan, Jacqueline; Gordo, Albert; Ferrer, Cristian Canton (2021-06-19). "Casual Conversations: A dataset for measuring fairness in AI". Proceedings of the 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). IEEE: 2289–2293. doi:10.1109/CVPRW53098.2021.00258. ISBN 978-1-6654-4899-4. S2CID 235691583.
  4. ^ a b c Vincent, James (2022-05-11). "Google is using a new way to measure skin tones to make search results more inclusive". The Verge. Retrieved 2023-06-10.
  5. ^ "The Scale". Skin Tone Research @ Google. Retrieved 2023-06-10.
  6. ^ "Recommended Practices". Skin Tone Research @ Google. Retrieved 2023-06-10.
  7. ^ "Get Started". Skin Tone Research @ Google. Retrieved 2023-06-10.