本研究探讨了遮挡对面部识别系统公平性的影响，特别关注人口偏见的问题。通过使用rfw数据集和合成添加的现实遮挡，研究发现遮挡加剧了现有的人口偏见，并提出了一种新的指标——面部遮挡影响比率（foir），量化遮挡对不同人口群体模型表现的影响。
本文讨论了种族、年龄和性别等因素的交叉偏见问题，并提出了性能差异的种族、年龄和性别组合方面的研究。研究结果表明，人脸识别系统存在普遍偏见，不同的人口统计因素导致不同的结果。
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