論文の概要: Investigating Fairness of Ocular Biometrics Among Young, Middle-Aged, and Older Adults

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01641v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 18:03:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 14:27:33.779804
• Title: Investigating Fairness of Ocular Biometrics Among Young, Middle-Aged, and Older Adults
• Title（参考訳）: 若年者・中高年者における眼バイオメトリックスの公平性の検討
• Authors: Anoop Krishnan, Ali Almadan and Ajita Rattani
• Abstract要約: 近年, 公正かつ信頼性の高いバイオメトリック・ソリューションの展開に向けて, 様々なバイオメトリック・モダリティのバイアスについて検討する声が上がっている。 本研究の目的は,若年者,中年者,高齢者の可視光スペクトルにおける眼バイオメトリックスの公正性を評価することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A number of studies suggest bias of the face biometrics, i.e., face recognition and soft-biometric estimation methods, across gender, race, and age groups. There is a recent urge to investigate the bias of different biometric modalities toward the deployment of fair and trustworthy biometric solutions. Ocular biometrics has obtained increased attention from academia and industry due to its high accuracy, security, privacy, and ease of use in mobile devices. A recent study in $2020$ also suggested the fairness of ocular-based user recognition across males and females. This paper aims to evaluate the fairness of ocular biometrics in the visible spectrum among age groups; young, middle, and older adults. Thanks to the availability of the latest large-scale 2020 UFPR ocular biometric dataset, with subjects acquired in the age range 18 - 79 years, to facilitate this study. Experimental results suggest the overall equivalent performance of ocular biometrics across gender and age groups in user verification and gender classification. Performance difference for older adults at lower false match rate and young adults was noted at user verification and age classification, respectively. This could be attributed to inherent characteristics of the biometric data from these age groups impacting specific applications, which suggest a need for advancement in sensor technology and software solutions.
• Abstract（参考訳）: いくつかの研究は、顔バイオメトリックス、すなわち、性別、人種、年齢グループにわたる顔認識とソフトバイオメトリック推定手法の偏りを示唆している。 公正で信頼できるバイオメトリックソリューションの展開に向けて、さまざまなバイオメトリックモダリティのバイアスを調査するという最近の取り組みがある。 眼バイオメトリックスは、高い精度、セキュリティ、プライバシ、およびモバイルデバイスでの使いやすさにより、学界や業界から注目を集めている。 2020ドルの最近の研究では、男性と女性間での眼ベースのユーザー認識の公平性も示唆された。 本研究の目的は,若年者,中高年者,高齢者の可視スペクトルにおける眼バイオメトリックスの公平性を評価することである。 大規模な2020 UFPRの生体計測データセットが利用可能になったことで、被験者は18歳から79歳で取得され、この研究を促進することができる。 実験の結果, 性別および年齢群間での眼バイオメトリックス全体の等価性が, ユーザ検証および性別分類において示唆された。 高齢者の誤マッチ率の低下と若年者におけるパフォーマンスの差は, ユーザ認証と年齢分類でそれぞれ報告された。 これは、特定のアプリケーションに影響を与えるこれらの年齢グループのバイオメトリックデータの固有の特性に起因しており、センサー技術とソフトウェアソリューションの進歩の必要性を示唆している。

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