Enhancing fairness in machine learning: skin tone classification using the monk skin tone scale (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: BATISTA NETO, JOÃO DO ESPÍRITO SANTO - ICMC ; MATIAS, VITOR PEREIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/sibgrapi.est.2024.31648
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; RECONHECIMENTO DE IMAGEM; PELE
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Anais estendidos
- Conference titles: Conference on Graphics, Patterns, and Images - SIBGRAPI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MATIAS, Vitor Pereira e BATISTA NETO, Joao do Espirito Santo. Enhancing fairness in machine learning: skin tone classification using the monk skin tone scale. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2024.31648. Acesso em: 02 jan. 2026. -
APA
Matias, V. P., & Batista Neto, J. do E. S. (2024). Enhancing fairness in machine learning: skin tone classification using the monk skin tone scale. In Anais estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sibgrapi.est.2024.31648 -
NLM
Matias VP, Batista Neto J do ES. Enhancing fairness in machine learning: skin tone classification using the monk skin tone scale [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2024.31648 -
Vancouver
Matias VP, Batista Neto J do ES. Enhancing fairness in machine learning: skin tone classification using the monk skin tone scale [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2024.31648 - Skin Tone Classification of Human Faces using the MST Scale
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Informações sobre o DOI: 10.5753/sibgrapi.est.2024.31648 (Fonte: oaDOI API)
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