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Beats Biblionetz - Texte

Can the biases in facial recognition be fixed; also, should they?

Paul Marks
Erstpublikation in: Communications of the ACM, Volume 64, Issue 3
Publikationsdatum:
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Erste Seite des Textes (PDF-Thumbnail)
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iconZusammenfassungen

Many facial recognition systems used by law enforcement are shot through with biases. Can anything be done to make them fair and trustworthy?
Von Paul Marks im Text Can the biases in facial recognition be fixed; also, should they? (2021)

iconDieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel erwähnt ...


Begriffe
KB IB clear 		China , ClassificationClassification , Clearview AI , Datenbankdatabase , EuropaEurope , facebook , Freiheitfreedom , GenderGender , Gesichtserkennungface recognition , Google , Innovationinnovation , Instagram , Internetinternet , LinkedIn , machine learning , Microsoft , Privatsphäreprivacy , Reputationreputation , Softwaresoftware , Technologietechnology , Twitter , Vertrauentrust , YouTube

iconDieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel erwähnt vermutlich nicht ... Eine statistisch erstelle Liste von nicht erwähnten (oder zumindest nicht erfassten) Begriffen, die aufgrund der erwähnten Begriffe eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, erwähnt zu werden.

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Nicht erwähnte Begriffe
Apple, Daten, snapchat, social media / Soziale Medien

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Auf dem WWW Can the biases in facial recognition be fixed; also, should they?: Fulltext at the ACM Digital Library (lokal: PDF, 1697 kByte; WWW: Link OK )

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