論文の概要: A Covariate-Adjusted Homogeneity Test with Application to Facial Recognition Accuracy Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08846v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 21:16:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 17:20:31.023277
• Title: A Covariate-Adjusted Homogeneity Test with Application to Facial Recognition Accuracy Assessment
• Title（参考訳）: Covariate-Adjusted Homogeneity Test と顔認識精度評価への応用
• Authors: Ngoc-Ty Nguyen, P. Jonathon Phillips, Larry Tang
• Abstract要約: 通常のスコアは、医療画像研究やブラックボックス法医学研究で一般的に見られる。 本研究は, 5つのグループ間で統計的に有意な差異を同定するために, 顔認識実験に適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3222802562733786
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Ordinal scores occur commonly in medical imaging studies and in black-box forensic studies \citep{Phillips:2018}. To assess the accuracy of raters in the studies, one needs to estimate the receiver operating characteristic (ROC) curve while accounting for covariates of raters. In this paper, we propose a covariate-adjusted homogeneity test to determine differences in accuracy among multiple rater groups. We derived the theoretical results of the proposed test and conducted extensive simulation studies to evaluate the finite sample performance of the proposed test. Our proposed test is applied to a face recognition study to identify statistically significant differences among five participant groups.
• Abstract（参考訳）: 通常のスコアは医療画像研究やブラックボックスの法医学研究でよく見られる。 研究におけるレーダの精度を評価するためには,レーダの共変量を考慮したレシーバ動作特性(ROC)曲線を推定する必要がある。 本稿では,複数のレーダ群間の精度差を判定する共変量調整同質性試験を提案する。 提案試験の理論的結果を導出し,提案試験の有限サンプル性能を評価するため,広範囲なシミュレーション実験を行った。 本研究は,5つのグループ間の統計的に有意な差異を識別するための顔認識実験に適用した。

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