본 논문은 대규모 비전 언어 모델(LVLMs)을 이용한 생체 인식 얼굴 인식(FR)에서의 인구 통계적 편향을 조사합니다. LLaVA, BLIP-2, PaliGemma 세 가지 사전 훈련된 LVLMs을 인구 통계적으로 균형 잡힌 데이터셋으로 미세 조정하고 평가하여, 그룹별 BERTScores 및 공정성 불일치율과 같은 평가 지표를 사용하여 성능 차이를 정량화하고 추적합니다. 실험 결과는 다양한 인구 통계적 그룹에 걸친 LVLMs의 공정성과 신뢰성에 대한 통찰력을 제공합니다.
