論文の概要: CASIA-Iris-Africa: A Large-scale African Iris Image Database
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13049v1
- Date: Sat, 25 Feb 2023 10:26:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 19:16:34.681245
- Title: CASIA-Iris-Africa: A Large-scale African Iris Image Database
- Title（参考訳）: CASIA-Iris-Africa: 大規模アフリカのアイリス画像データベース
- Authors: Jawad Muhammad, Yunlong Wang, Junxing Hu, Kunbo Zhang, and Zhenan Sun
- Abstract要約: 本稿では,CASIA-Iris-Africaというアフリカの大規模データベースを提案する。
このデータベースには、年齢、性別、民族特性を持つアフリカ系1023人の画像28,717枚が含まれている。
データベース上でのオープンソースSOTAアルゴリズムの性能結果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.59836729913009
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Iris biometrics is a phenotypic biometric trait that has proven to be
agnostic to human natural physiological changes. Research on iris biometrics
has progressed tremendously, partly due to publicly available iris databases.
Various databases have been available to researchers that address pressing iris
biometric challenges such as constraint, mobile, multispectral, synthetics,
long-distance, contact lenses, liveness detection, etc. However, these
databases mostly contain subjects of Caucasian and Asian docents with very few
Africans. Despite many investigative studies on racial bias in face biometrics,
very few studies on iris biometrics have been published, mainly due to the lack
of racially diverse large-scale databases containing sufficient iris samples of
Africans in the public domain. Furthermore, most of these databases contain a
relatively small number of subjects and labelled images. This paper proposes a
large-scale African database named CASIA-Iris-Africa that can be used as a
complementary database for the iris recognition community to mediate the effect
of racial biases on Africans. The database contains 28,717 images of 1023
African subjects (2046 iris classes) with age, gender, and ethnicity attributes
that can be useful in demographically sensitive studies of Africans. Sets of
specific application protocols are incorporated with the database to ensure the
database's variability and scalability. Performance results of some open-source
SOTA algorithms on the database are presented, which will serve as baseline
performances. The relatively poor performances of the baseline algorithms on
the proposed database despite better performance on other databases prove that
racial biases exist in these iris recognition algorithms. The database will be
made available on our website: http://www.idealtest.org.
- Abstract（参考訳）: アイリスバイオメトリクス(Iris Biometrics)は、ヒトの生理的変化に依存しないことが証明された、表現型バイオメトリクスの特徴である。
irisのバイオメトリックスに関する研究は、公に利用可能なirisデータベースによって、大きく進展している。
制約、モバイル、マルチスペクトル、合成、長距離、コンタクトレンズ、ライブネス検出など、虹彩生体認証の課題に取り組む研究者には、さまざまなデータベースが提供されている。
しかし、これらのデータベースにはアフリカ人はほとんどいないコーカサス系とアジア系がほとんど含まれている。
顔のバイオメトリックスにおける人種的偏見に関する多くの調査研究にもかかわらず、公的な領域に十分なアフリカ人の虹彩サンプルを含む人種的に多様な大規模データベースがないために、虹彩バイオメトリックスの研究はほとんど発表されていない。
さらに、これらのデータベースのほとんどは比較的少数の被写体とラベル付き画像を含んでいる。
本稿では,アフリカ人に対する人種バイアスの影響を仲介するために,アイリス認識コミュニティの補完データベースとして使用できる大規模アフリカデータベースcasia-iris-africaを提案する。
データベースには、年齢、性別、民族の属性を持つ1023人のアフリカ人被験者(2046人のアイリスクラス)の28,717枚の画像が含まれている。
特定のアプリケーションプロトコルのセットがデータベースに組み込まれ、データベースの可変性と拡張性が保証される。
データベース上のいくつかのオープンソースのSOTAアルゴリズムのパフォーマンス結果が提示され、ベースラインのパフォーマンスとして機能する。
他のデータベースの性能向上にもかかわらず、提案されたデータベースにおけるベースラインアルゴリズムのパフォーマンスが比較的低いことは、これらの虹彩認識アルゴリズムに人種バイアスが存在することを証明している。
データベースは当社のウェブサイトで利用可能になります。
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