論文の概要: Demographic Bias in Presentation Attack Detection of Iris Recognition Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03151v2
• Date: Fri, 3 Jul 2020 10:02:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 01:29:34.902077
• Title: Demographic Bias in Presentation Attack Detection of Iris Recognition Systems
• Title（参考訳）: 虹彩認識システムの提示検出におけるデモグラフィックバイアス
• Authors: Meiling Fang, Naser Damer, Florian Kirchbuchner, Arjan Kuijper
• Abstract要約: プレゼンテーションアタック検出(PAD)アルゴリズムにおける人口統計バイアスについて検討し分析する。 差分性能と差分結果の概念をPAD問題に適用する。 実験の結果、女性の利用者は男性に比べてPADによって保護されることが著しく少なくなることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.15287401843062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the widespread use of biometric systems, the demographic bias problem raises more attention. Although many studies addressed bias issues in biometric verification, there are no works that analyze the bias in presentation attack detection (PAD) decisions. Hence, we investigate and analyze the demographic bias in iris PAD algorithms in this paper. To enable a clear discussion, we adapt the notions of differential performance and differential outcome to the PAD problem. We study the bias in iris PAD using three baselines (hand-crafted, transfer-learning, and training from scratch) using the NDCLD-2013 database. The experimental results point out that female users will be significantly less protected by the PAD, in comparison to males.
• Abstract（参考訳）: 生体認証システムの利用が広まるにつれ、人口統計学のバイアス問題はより注目を集める。 多くの研究では生体認証におけるバイアス問題に対処しているが、プレゼンテーションアタック検出(PAD)決定におけるバイアスを分析する研究は存在しない。 そこで本論文では,アイリスPADアルゴリズムの人口統計バイアスを調査し,解析する。 明確な議論を可能にするため,PAD問題に差分性能と差分結果の概念を適用した。 ndcld-2013データベースを用いて,3つのベースライン(手作り,転送学習,トレーニング)を用いて虹彩パッドのバイアスについて検討した。 実験の結果、女性ユーザーは男性に比べてPADによって保護されることが著しく少なくなることが示された。

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