論文の概要: Risk, Trust, and Bias: Causal Regulators of Biometric-Enabled Decision Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02359v2
• Date: Thu, 13 Aug 2020 08:06:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 02:05:21.202907
• Title: Risk, Trust, and Bias: Causal Regulators of Biometric-Enabled Decision Support
• Title（参考訳）: リスク・信頼・偏見 : バイオメトリック対応意思決定支援の因果規制
• Authors: Kenneth Lai, Helder C. R. Oliveira, Ming Hou, Svetlana N. Yanushkevich, and Vlad P. Shmerko
• Abstract要約: リスク、信頼、バイアス(R-T-B)は、このようなシステムのパフォーマンスの新たな指標である。 本稿ではバイオメトリック対応DSSのためのR-T-B因果性能制御器の完全な分類法を提案する。 提案された新しい分類法は、R-T-B評価と意思決定における推論の因果推論機構を結びつけている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.32220198667533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biometrics and biometric-enabled decision support systems (DSS) have become a mandatory part of complex dynamic systems such as security checkpoints, personal health monitoring systems, autonomous robots, and epidemiological surveillance. Risk, trust, and bias (R-T-B) are emerging measures of performance of such systems. The existing studies on the R-T-B impact on system performance mostly ignore the complementary nature of R-T-B and their causal relationships, for instance, risk of trust, risk of bias, and risk of trust over biases. This paper offers a complete taxonomy of the R-T-B causal performance regulators for the biometric-enabled DSS. The proposed novel taxonomy links the R-T-B assessment to the causal inference mechanism for reasoning in decision making. Practical details of the R-T-B assessment in the DSS are demonstrated using the experiments of assessing the trust in synthetic biometric and the risk of bias in face biometrics. The paper also outlines the emerging applications of the proposed approach beyond biometrics, including decision support for epidemiological surveillance such as for COVID-19 pandemics.
• Abstract（参考訳）: バイオメトリックスと生体対応意思決定支援システム(DSS)は、セキュリティチェックポイント、個人健康監視システム、自律ロボット、疫学監視などの複雑な動的システムの必須部分となっている。 リスク、信頼、バイアス(R-T-B)は、このようなシステムのパフォーマンスの新たな指標である。 システムパフォーマンスに対するR-T-Bの影響に関する既存の研究は、主にR-T-Bの相補的な性質や、その因果関係(例えば、信頼のリスク、バイアスのリスク、バイアスに対する信頼のリスク)を無視している。 本稿ではバイオメトリック対応DSSのためのR-T-B因果性能制御器の完全な分類法を提案する。 提案する新しい分類法は、r-t-b評価を意思決定における推論の因果的推論機構と関連づける。 DSSにおけるR-T-B評価の実践的詳細は、合成バイオメトリックスの信頼度と顔バイオメトリックスのバイアスリスクを評価する実験を用いて実証された。 また、新型コロナウイルスのパンデミックなどの疫学的監視の意思決定支援など、バイオメトリックス以外のアプローチの新たな応用についても概説する。

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