論文の概要: On Demographic Bias in Fingerprint Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09318v1
• Date: Thu, 19 May 2022 04:10:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 14:03:06.814142
• Title: On Demographic Bias in Fingerprint Recognition
• Title（参考訳）: 指紋認識における人口バイアスについて
• Authors: Akash Godbole, Steven A. Grosz, Karthik Nandakumar, Anil K. Jain
• Abstract要約: 本研究は,4大人口集団間での指紋認識における偏見の有無を検証するための公式な統計枠組みを提案する。 2つの異なる指紋データベースの実験では、マッチング精度が向上するにつれて、SOTA指紋認識システムの人口差が減少することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.44111989759035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fingerprint recognition systems have been deployed globally in numerous applications including personal devices, forensics, law enforcement, banking, and national identity systems. For these systems to be socially acceptable and trustworthy, it is critical that they perform equally well across different demographic groups. In this work, we propose a formal statistical framework to test for the existence of bias (demographic differentials) in fingerprint recognition across four major demographic groups (white male, white female, black male, and black female) for two state-of-the-art (SOTA) fingerprint matchers operating in verification and identification modes. Experiments on two different fingerprint databases (with 15,468 and 1,014 subjects) show that demographic differentials in SOTA fingerprint recognition systems decrease as the matcher accuracy increases and any small bias that may be evident is likely due to certain outlier, low-quality fingerprint images.
• Abstract（参考訳）: 指紋認識システムは、パーソナルデバイス、鑑識、法執行機関、銀行、国家識別システムなど、多くのアプリケーションに世界中に展開されている。 これらの制度が社会的に受け入れられ、信頼に値するためには、異なる人口集団で等しく機能することが重要である。 本研究では,4大人口集団(白人男性,白人女性,黒人男性,黒人女性)における指紋認識におけるバイアス(デコグラフィー差)の存在を,認証・識別モードで動作している2つの最先端指紋照合器(SOTA)に対して検証する公式統計フレームワークを提案する。 2つの異なる指紋データベース(15,468名と1,014名)での実験では、マッチング精度が高まるにつれて、soma指紋認識システムの人口差が減少し、特定の異常で低品質な指紋画像が原因で明らかな小さなバイアスが存在することが示されている。

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