論文の概要: Quality-Based Conditional Processing in Multi-Biometrics: Application to
Sensor Interoperability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13554v1
- Date: Thu, 24 Nov 2022 12:11:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-28 18:07:32.309615
- Title: Quality-Based Conditional Processing in Multi-Biometrics: Application to
Sensor Interoperability
- Title（参考訳）: マルチバイオメトリックスにおける品質ベース条件処理:センサの相互運用性への応用
- Authors: Fernando Alonso-Fernandez, Julian Fierrez, Daniel Ramos, Joaquin
Gonzalez-Rodriguez
- Abstract要約: 2007年のバイオセキュリティ・マルチモーダル・アセスメント・キャンペーンにおいて,ATVS-UAM融合手法を品質ベースで評価し,評価を行った。
我々のアプローチは線形ロジスティック回帰に基づいており、融合したスコアはログライクな比率になる傾向にある。
その結果,提案手法はルールベースの核融合方式よりも優れていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.05238390013457
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As biometric technology is increasingly deployed, it will be common to
replace parts of operational systems with newer designs. The cost and
inconvenience of reacquiring enrolled users when a new vendor solution is
incorporated makes this approach difficult and many applications will require
to deal with information from different sources regularly. These
interoperability problems can dramatically affect the performance of biometric
systems and thus, they need to be overcome. Here, we describe and evaluate the
ATVS-UAM fusion approach submitted to the quality-based evaluation of the 2007
BioSecure Multimodal Evaluation Campaign, whose aim was to compare fusion
algorithms when biometric signals were generated using several biometric
devices in mismatched conditions. Quality measures from the raw biometric data
are available to allow system adjustment to changing quality conditions due to
device changes. This system adjustment is referred to as quality-based
conditional processing. The proposed fusion approach is based on linear
logistic regression, in which fused scores tend to be log-likelihood-ratios.
This allows the easy and efficient combination of matching scores from
different devices assuming low dependence among modalities. In our system,
quality information is used to switch between different system modules
depending on the data source (the sensor in our case) and to reject channels
with low quality data during the fusion. We compare our fusion approach to a
set of rule-based fusion schemes over normalized scores. Results show that the
proposed approach outperforms all the rule-based fusion schemes. We also show
that with the quality-based channel rejection scheme, an overall improvement of
25% in the equal error rate is obtained.
- Abstract（参考訳）: 生体認証技術がますます普及するにつれて、運用システムの一部を新しい設計に置き換えることは一般的である。
新しいベンダーソリューションが組み込まれた場合、登録ユーザを再獲得するコストと不便は、このアプローチを難しくし、多くのアプリケーションが定期的に異なるソースの情報を扱う必要がある。
これらの相互運用性問題は生体認証システムの性能に劇的に影響しうるため、克服する必要がある。
本稿では,2007年のバイオセーフ・マルチモーダル評価キャンペーンにおいて,複数のバイオメトリック・デバイスを用いて生体計測信号を生成する場合の融合アルゴリズムを比較することを目的とした,品質に基づく評価を行う atvs-uam 融合手法について述べる。
生のバイオメトリックスデータによる品質測定は、装置の変更による品質条件の調整を可能にする。
このシステム調整は品質ベースの条件処理と呼ばれる。
提案手法は線形ロジスティック回帰に基づいており、融合スコアは対数様比の傾向にある。
これにより、モダリティ間の低依存を前提として、異なるデバイスからのマッチングスコアの容易かつ効率的な組み合わせが可能になる。
本システムでは,データソース(センサ)に依存した異なるシステムモジュール間の切り替えや,融合時の低品質データチャネルの拒否に品質情報を用いる。
我々は,本手法を正規化スコアよりも規則に基づく融合スキームのセットと比較する。
その結果,提案手法がすべてのルールベース融合スキームを上回っていることがわかった。
また,品質に基づくチャネル拒絶方式では,エラー率の25%の全体的な改善が得られた。
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