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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-07 13:25 センシティブ属性のテキスト指定によるラベルなし画像データセットの均衡化 ○須山皓成・中村和晃（東京理科大）  ISEC2025-19 SITE2025-9 BioX2025-33 HWS2025-8 ICSS2025-19 EMM2025-22 |
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| 抄録 | （和） | AI が人種や年齢などのセンシティブ属性 (sensitive attribute; SA) に関して偏った出力を行い，社会的問題につながる事例が発生している．この一因には学習データセットの不均衡性（クラスごと・属性値ごとのデータ量の偏り）があり，その低減は重要な課題と言える．ここで，クラスラベルの存在しないラベルなしデータセットにおいても不均衡性は暗黙的に存在し得るが，ラベルなしデータセットを対象とした均衡化手法は未だ十分に研究されておらず，特に，特定の属性を SA として明示的に取り扱うことの可能な手法は存在しない．そこで本研究では，SA をテキストで明示的に指定した上でラベルなしデータセットを均衡化する手法を提案する．提案手法では，テキスト指定された SA に応じた視覚特徴量を画像言語モデル CLIP に基づき抽出し，その特徴量を基に不均衡データセット内の 画像をクラスタリングする．その上で，クラスタ番号を疑似ラベルとみなして条件付き拡散モデルを学習し，各疑似ラベルから同数の画像を新規生成することで均衡なデータセットを構築する．実験の結果，人種および年齢の二つのSA について，提案手法によりラベルなし顔画像データセットの不均衡性を効果的に低減できることが確認された． |
| （英） | Modern AI models sometimes output biased results on sensitive attributes (SA) such as race and age, which causes a social issue. A reason for the biased outputs of AI models is a class imbalance problem in their training dataset. Therefore, balancing a given dataset is important. Although the class imbalance could be implicitly contained in unlabeled datasets that have no class labels, only a few existing studies focus on the implicit class imbalance problem of unlabeled datasets. In particular, no existing studies propose a method to balance unlabeled datasets where SA can be explicitly specified. In this paper, we propose a balancing method for unlabeled datasets that can explicitly specify SA by texts. The proposed method first extracts a SA-related visual feature from each image in the target imbalanced dataset using a vision-language model called CLIP, and utilizes the features to cluster the target dataset. Then, we train a conditional diffusion model, regarding the cluster IDs as pseudo labels, and generate the same number of images from each pseudo label to construct a balanced dataset. The results of our experiments focusing on two types of SA, “race” and “age”, demonstrated that the proposed method is capable of effectively balancing a given unlabeled face dataset. |
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| キーワード | （和） | ラベルなしデータセット / 暗黙的な不均衡性 / センシティブ属性 / 条件付き拡散モデル / CLIP / / / |
| （英） | unlabeled datasets / implicit class imbalance / sensitive attributes / conditional diffusion model / CLIP / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 104, EMM2025-22, pp. 20-25, 2025年7月. | |
| 資料番号 | EMM2025-22 | |
| 発行日 | 2025-06-30 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ISEC2025-19 SITE2025-9 BioX2025-33 HWS2025-8 ICSS2025-19 EMM2025-22 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HWS BioX ISEC SITE ICSS EMM IPSJ-CSEC IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2025-07-07 - 2025-07-09 |
| 開催地（和） | 札幌コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Sapporo Convention Center |
| テーマ（和） | セキュリティ、一般 （セキュリティサマーサミット2025） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMM |
| 会議コード | 2025-07-HWS-BioX-ISEC-SITE-ICSS-EMM-CSEC-SPT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | センシティブ属性のテキスト指定によるラベルなし画像データセットの均衡化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Balancing Unlabeled Image Datasets by Text-based Specification of Sensitive Attributes |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ラベルなしデータセット / unlabeled datasets |
| キーワード(2)（和/英） | 暗黙的な不均衡性 / implicit class imbalance |
| キーワード(3)（和/英） | センシティブ属性 / sensitive attributes |
| キーワード(4)（和/英） | 条件付き拡散モデル / conditional diffusion model |
| キーワード(5)（和/英） | CLIP / CLIP |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 須山 皓成 / Kosei Suyama / スヤマ コウセイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 和晃 / Kazuaki Nakamura / ナカムラ カズアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-07 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EMM |
| 資料番号 | ISEC2025-19, SITE2025-9, BioX2025-33, HWS2025-8, ICSS2025-19, EMM2025-22 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.99(ISEC), no.100(SITE), no.101(BioX), no.102(HWS), no.103(ICSS), no.104(EMM) |
| ページ範囲 | pp.20-25 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-06-30 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) |
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