論文の概要: Evaluation of distance-based approaches for forensic comparison:
Application to hand odor evidence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09126v1
- Date: Thu, 16 Mar 2023 07:41:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 16:26:45.056128
- Title: Evaluation of distance-based approaches for forensic comparison:
Application to hand odor evidence
- Title（参考訳）: 法医学的比較のための距離ベースアプローチの評価:手臭証拠への応用
- Authors: Isabelle Rivals (UMRS, ESPCI Paris), C\'edric Sautier (IRCGN),
Guillaume Cognon, Vincent Cuzuel
- Abstract要約: 我々は、高次元の証拠を扱うための頑健さ、特にその能力が極めて異なる距離ベースのアプローチに焦点を当てる。
直接的および間接的手法は、感度、特異性、ロバスト性の観点から比較される。
534名の被験者の大規模パネルと1690名の匂い跡の実験的評価は,間接的手法の有意な優位性を示した。
- 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: The issue of distinguishing between the same-source and different-source
hypotheses based on various types of traces is a generic problem in forensic
science. This problem is often tackled with Bayesian approaches, which are able
to provide a likelihood ratio that quantifies the relative strengths of
evidence supporting each of the two competing hypotheses. Here, we focus on
distance-based approaches, whose robustness and specifically whose capacity to
deal with high-dimensional evidence are very different, and need to be
evaluated and optimized. A unified framework for direct methods based on
estimating the likelihoods of the distance between traces under each of the two
competing hypotheses, and indirect methods using logistic regression to
discriminate between same-source and different-source distance distributions,
is presented. Whilst direct methods are more flexible, indirect methods are
more robust and quite natural in machine learning. Moreover, indirect methods
also enable the use of a vectorial distance, thus preventing the severe
information loss suffered by scalar distance approaches.Direct and indirect
methods are compared in terms of sensitivity, specificity and robustness, with
and without dimensionality reduction, with and without feature selection, on
the example of hand odor profiles, a novel and challenging type of evidence in
the field of forensics. Empirical evaluations on a large panel of 534 subjects
and their 1690 odor traces show the significant superiority of the indirect
methods, especially without dimensionality reduction, be it with or without
feature selection.
- Abstract（参考訳）: 様々な種類のトレースに基づく同源仮説と異源仮説を区別する問題は、法医学における一般的な問題である。
この問題は、しばしば2つの競合する仮説のそれぞれを支持する証拠の相対的な強さを定量化できる確率比を与えるベイズ的アプローチによって取り組まれる。
ここでは,頑健性,特に高次元のエビデンスを扱う能力が極めて異なる距離に基づくアプローチに注目し,評価と最適化を行う必要がある。
2つの競合する仮説のそれぞれにおけるトレース間の距離の確率を推定する直接法と、同源分布と異源距離分布を判別するロジスティック回帰を用いた間接法との統一的枠組みを提案する。
直接メソッドはより柔軟だが、間接メソッドは機械学習においてより堅牢で極めて自然なものだ。
さらに, 間接的手法は, ベクトル的距離の利用を可能にし, スカラー距離アプローチによる重大な情報損失を防止する。間接的, 間接的手法は, 感度, 特異性, 頑健性の観点から比較される。
534人の被験者と1690人の匂いの痕跡からなる大きなパネルにおける経験的評価は、間接的な方法、特に次元の縮小を伴わない方法が特徴選択の有無で優れていることを示している。
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