在發(fā)現(xiàn)智能手機拍攝呈現(xiàn)的人像膚色會影響用戶滿意度后，DXOMARK提出了關于這一問題根源的假設
專業(yè)和消費電子產(chǎn)品質量評估領域的國際領導者DXOMARK，公布了其2023年在巴黎組織的智能手機人像攝影小組研究的重要發(fā)現(xiàn)。作為DXOMARK洞察計劃的一部分，這項研究強調了智能手機攝影中影響用戶滿意度的一個長期挑戰(zhàn)：對不同膚色的不一致渲染。
DXOMARK洞察：識別用戶偏好趨勢和失敗案例
DXOMARK洞察是一項新的服務，它通過專門的定性調查分析消費者和專業(yè)人士的反饋，從而發(fā)現(xiàn)用戶偏好的新趨勢。DXOMARK旨在借此完善其服務，進一步幫助客戶滿足其用戶需求。
首個DXOMARK洞察項目的重點是智能手機人像攝影，源于去年夏天在法國巴黎進行的一項調查。該調查使用了3款旗艦設備和一款經(jīng)過專業(yè)調校的數(shù)碼單反相機，共拍攝了405個場景，110 人參加，其中包括80名消費者、30名專業(yè)攝影師和10名圖像質量專家。
研究結果于今年二月首次公布，結果顯示，膚色較深的用戶對圖片的滿意度存在明顯差異，無論用戶的膚色或攝影技巧如何，在所有使用場景和所有參與群體中都能發(fā)現(xiàn)這一問題。
場景中每種膚色的滿意度指數(shù)[1](用戶參與者)
技術偏差影響性能表現(xiàn)
根據(jù)這些結果可以發(fā)現(xiàn)，兩個關鍵因素導致了這種不一致性：人工智能算法的偏差和制造商調校策略
• 人工智能訓練產(chǎn)生的偏差
人工智能在最近的智能手機的相機中發(fā)揮著至關重要的作用，它可以完成降噪、白平衡和場景檢測等各種任務。然而，訓練人工智能模型的數(shù)據(jù)庫可能無法充分代表不同膚色。這就可能導致對深膚色的識別不夠精準，以及圖像處理效果不盡如人意的情況。
在下面的示例中，膚色淺的拍攝對象的照片看起來曝光和對焦正常、準確。相反，膚色較深拍攝對象的照片卻對焦不準，曝光也很低。導致失敗的確切原因尚不確定，但很有可能是相機未能準確檢測到膚色較深的拍攝對象。這表明主要問題可能出在場景和內容識別上。
• 調校產(chǎn)生的偏差
盡管智能手機攝像頭的調校是一個復雜而反復的過程，旨在優(yōu)化多種使用情況下的拍照性能，但要復刻現(xiàn)實世界中的所有使用場景仍具有挑戰(zhàn)性。因此，相機校準有時會因為特定地理區(qū)域的測試場景比例過高而出現(xiàn)偏差，從而無法完美滿足所有用戶的需求。這就是為什么不同設備的膚色渲染結果可能有所不同，有些設備在拍攝淺膚色的對象時表現(xiàn)更好。
例如，在下面的對比中，設備A對淺膚色的渲染獲得了很高的滿意度指數(shù)(75)，卻在拍攝深膚色對象時大大增加了圖像的整體曝光度。而設備B則保持了更平衡的曝光調整，因此用戶滿意度得分更高。
這種差異提出了一個關鍵問題：設備A的調校團隊在驗證中是否充分考慮了各種場景特點，比如照明、拍攝對象膚色和背景顏色等?
這些例子強調了我們需要更廣泛、更具包容性的訓練數(shù)據(jù)庫和調校策略，以確保在不同的用戶場景中獲得一致的圖像質量。
DXOMARK 呼吁進行全面測試
為了解決這一問題，DXOMARK認為需要對智能手機攝像頭進行更全面的測試。這包括：
各種使用情況，包括不同的設置、拍攝條件和膚色;
各種注釋，使用反饋匯總方法和不同的觀點;
基于質量標準和用戶偏好的多種預期效果示例。
DXOMARK未來洞察
DXOMARK將通過在印度孟買和中國上海開展的實地調研進一步對全球用戶的滿意度進行調查。點擊鏈接獲取有關 DXOMARK 洞察的更多信息。
// 關于DXOMARK
DXOMARK 是一家法國技術公司，是智能手機攝像頭、屏幕、音頻和電池以及其他消費電子產(chǎn)品(如相機和揚聲器)質量評估領域的國際領導者。
作為一家獨立的私營公司，DXOMARK 的使命是幫助原始設備制造商開發(fā)優(yōu)質產(chǎn)品，造福最終用戶。
為了指導用戶進行選擇，DXOMARK 在其網(wǎng)站(dxomark.com、.cn 和 .fr )上以評分的形式提供了最大的產(chǎn)品質量評估數(shù)據(jù)庫。
DXOMARK 公司總部位于巴黎附近的布洛涅-比揚古(Boulogne-Billancourt)，擁有 120 名員工，其中包括 100 名工程師和技術人員。近 20 年來，這些工程師每年都要在公司內部開發(fā)的 16 個最先進的實驗室中進行數(shù)千次測試。其中 150 多個實驗室 100%用于測量和優(yōu)化消費電子產(chǎn)品的質量，已出售給世界各地的消費電子和科技公司。
[1].DXOMARK專有的滿意度指數(shù)結合了JOD量表、拒絕率和平均拒絕率，所有這些都來自小組成員的回答。您可以在這里找到有關該公式的更多信息。↑
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