論文の概要: PIC-Score: Probabilistic Interpretable Comparison Score for Optimal Matching Confidence in Single- and Multi-Biometric (Face) Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12483v3
• Date: Fri, 21 Apr 2023 16:31:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 17:48:50.819327
• Title: PIC-Score: Probabilistic Interpretable Comparison Score for Optimal Matching Confidence in Single- and Multi-Biometric (Face) Recognition
• Title（参考訳）: pic-score:複数生体認証における最適一致信頼度のための確率的解釈可能な比較スコア
• Authors: Pedro C. Neto, Ana F. Sequeira, Jaime S. Cardoso, Philipp Terh\"orst
• Abstract要約: 確率論的解釈可能比較(PIC)スコアは,そのスコアが同一アイデンティティのサンプルから生じる確率を正確に反映する。 提案手法が最適一致自信を与えることを示す。 その結果、PICは類似したアプローチよりもはるかに正確な確率論的解釈を持ち、マルチバイオメトリック認識に非常に有効であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3513645401551333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of biometrics, matching confidence refers to the confidence that a given matching decision is correct. Since many biometric systems operate in critical decision-making processes, such as in forensics investigations, accurately and reliably stating the matching confidence becomes of high importance. Previous works on biometric confidence estimation can well differentiate between high and low confidence, but lack interpretability. Therefore, they do not provide accurate probabilistic estimates of the correctness of a decision. In this work, we propose a probabilistic interpretable comparison (PIC) score that accurately reflects the probability that the score originates from samples of the same identity. We prove that the proposed approach provides optimal matching confidence. Contrary to other approaches, it can also optimally combine multiple samples in a joint PIC score which further increases the recognition and confidence estimation performance. In the experiments, the proposed PIC approach is compared against all biometric confidence estimation methods available on four publicly available databases and five state-of-the-art face recognition systems. The results demonstrate that PIC has a significantly more accurate probabilistic interpretation than similar approaches and is highly effective for multi-biometric recognition. The code is publicly-available.
• Abstract（参考訳）: 生体認証学の文脈では、信頼の一致とは、与えられた一致した決定が正しいという自信を指す。 多くの生体認証システムは、法医学的な調査などの重要な意思決定プロセスで運用されているため、信頼の一致を正確かつ確実に述べることが重要となる。 バイオメトリックな信頼度推定に関する以前の研究は、高い信頼度と低い信頼度をよく区別するが、解釈可能性に欠ける。 したがって、決定の正しさの正確な確率的推定は提供されない。 本研究では,確率論的解釈可能比較(PIC)スコアを提案し,そのスコアが同一のアイデンティティのサンプルから生じる確率を正確に反映する。 提案手法が最適一致信頼度をもたらすことを実証する。 他の手法とは対照的に、複数のサンプルを共同PICスコアに最適に組み合わせることで、認識および信頼度推定性能をさらに向上させることができる。 実験では、4つの公開データベースと5つの最先端顔認識システムで利用可能な全ての生体信頼度推定手法と比較した。 その結果、PICは類似したアプローチよりもはるかに正確な確率論的解釈を持ち、マルチバイオメトリック認識に非常に有効であることが示されている。 コードは公開されている。

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