Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reliability of Decision Support in Cross-spectral Biometric-enabled Systems

論文の概要: Reliability of Decision Support in Cross-spectral Biometric-enabled Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05735v1
Date: Thu, 13 Aug 2020 07:43:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-30 23:22:11.717279
Title: Reliability of Decision Support in Cross-spectral Biometric-enabled Systems
Title（参考訳）: クロススペクトルバイオメトリック対応システムにおける決定支援の信頼性
Authors: Kenneth Lai, Svetlana N. Yanushkevich, and Vlad Shmerko
Abstract要約: 本稿では,顔表情バイオメトリックスを用いた意思決定支援システムの性能評価について述べる。関連する応用としては、個人やチーム、状況認識システムにおける人間の行動監視とストレス検出がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.278720757613755
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper addresses the evaluation of the performance of the decision support system that utilizes face and facial expression biometrics. The evaluation criteria include risk of error and related reliability of decision, as well as their contribution to the changes in the perceived operator's trust in the decision. The relevant applications include human behavior monitoring and stress detection in individuals and teams, and in situational awareness system. Using an available database of cross-spectral videos of faces and facial expressions, we conducted a series of experiments that demonstrate the phenomenon of biases in biometrics that affect the evaluated measures of the performance in human-machine systems.
Abstract（参考訳）: 本稿では,顔と表情のバイオメトリックスを利用した意思決定支援システムの性能評価について述べる。評価基準には、エラーのリスクと、関連する決定の信頼性、および、その決定に対するオペレーターの信頼の変化への貢献が含まれている。関連する応用としては、個人やチーム、状況認識システムにおける人間の行動監視とストレス検出がある。顔と表情のクロススペクトル映像のデータベースを用いて,人-機械システムの性能評価に影響を及ぼすバイオメトリックスのバイアス現象を実証する実験を行った。

関連論文リスト

A Human-Centered Risk Evaluation of Biometric Systems Using Conjoint Analysis [0.6199770411242359]
本稿では, コンジョイント分析を用いて, 監視カメラなどのリスク要因が攻撃者のモチベーションに与える影響を定量化するために, 新たな人間中心型リスク評価フレームワークを提案する。本フレームワークは、False Acceptance Rate(FAR)とアタック確率を組み込んだリスク値を算出し、ユースケース間の総合的な比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-17T14:18:21Z)
Long-Range Biometric Identification in Real World Scenarios: A Comprehensive Evaluation Framework Based on Missions [11.557368031775717]
本稿では,高度・範囲の個人を特定するための研究ソリューションについて検討する。顔と身体の特徴を融合させることにより,有効な長距離識別のための堅牢な生体計測システムの開発を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-03T02:17:36Z)
Multimodal Adaptive Fusion of Face and Gait Features using Keyless attention based Deep Neural Networks for Human Identification [67.64124512185087]
歩行のような軟式生体認証は、人物認識や再識別といった監視作業において顔に広く使われている。本稿では,キーレス注意深層ニューラルネットワークを活用することで,歩行と顔のバイオメトリック・キューを動的に組み込むための適応型マルチバイオメトリック・フュージョン戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-24T05:28:35Z)
A Survey on Computer Vision based Human Analysis in the COVID-19 Era [58.79053747159797]
新型コロナウイルスの出現は、社会全体だけでなく、個人の生活にも大きく影響している。マスクやソーシャルディスタンシングの義務、公共空間での定期消毒、スクリーニングアプリケーションの使用など、さまざまな予防策が世界中で導入されている。これらの発展は、(i)視覚データの自動解析による予防対策の支援、(ii)生体認証などの既存の視覚ベースのサービスの正常な操作を容易にする、新しいコンピュータビジョン技術の必要性を喚起した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-07T17:20:39Z)
Anatomizing Bias in Facial Analysis [86.79402670904338]
既存の顔分析システムでは、特定の集団群に対して偏りのある結果が得られることが示されている。これらのシステムは、個人の性別、アイデンティティ、肌のトーンに基づいて差別されないようにすることが義務づけられている。これはAIシステムにおけるバイアスの識別と緩和の研究につながった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-13T09:51:13Z)
Biometrics: Trust, but Verify [49.9641823975828]
バイオメトリック認識は、世界中のさまざまなアプリケーションに爆発しました。生体認証システムの様々なサブモジュールに関する多くの顕著な問題と懸念があります。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-14T03:07:25Z)
Decision Support for Video-based Detection of Flu Symptoms [3.0255457622022486]
本稿では,機械学習モデルの結果を認知的意思決定支援システムの証拠として活用する能力について論じる。本稿では,機械学習と機械学習を橋渡しする指標として,リスクと信頼の尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-24T16:16:38Z)
Risk, Trust, and Bias: Causal Regulators of Biometric-Enabled Decision Support [6.32220198667533]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-05T20:49:13Z)
Assessing Risks of Biases in Cognitive Decision Support Systems [5.480546613836199]
この論文は、偏見の集合を管理する方法に関する挑戦的な研究課題に対処する。本稿では,認知的意思決定支援システムの運用環境をバイアスの観点から予測する。また,チェックポイントシステムの顔バイオメトリック成分を用いたモチベーション実験を行い,バイアスの集合の発見を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-28T16:53:45Z)
Opportunities of a Machine Learning-based Decision Support System for Stroke Rehabilitation Assessment [64.52563354823711]
リハビリテーションアセスメントは、患者の適切な介入を決定するために重要である。現在の評価の実践は、主にセラピストの経験に依存しており、セラピストの可用性が限られているため、アセスメントは頻繁に実施される。我々は、強化学習を用いて評価の健全な特徴を識別できるインテリジェントな意思決定支援システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-27T17:04:07Z)
Interpretable Off-Policy Evaluation in Reinforcement Learning by Highlighting Influential Transitions [48.91284724066349]
強化学習におけるオフ政治評価は、医療や教育などの領域における将来の成果を改善するために観察データを使用する機会を提供する。信頼区間のような従来の尺度は、ノイズ、限られたデータ、不確実性のために不十分である可能性がある。我々は,人間専門家が政策評価評価評価の妥当性を分析できるように,ハイブリッドAIシステムとして機能する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-10T00:26:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。