論文の概要: Ethnicity and Biometric Uniqueness: Iris Pattern Individuality in a West African Database

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06521v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 18:51:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 16:41:21.641909
• Title: Ethnicity and Biometric Uniqueness: Iris Pattern Individuality in a West African Database
• Title（参考訳）: 民族性とバイオメトリック・ユニーク性:西アフリカデータベースにおける虹彩パターンの個性
• Authors: John Daugman, Cathryn Downing, Oluwatobi Noah Akande, Oluwakemi Christiana Abikoye
• Abstract要約: ナイジェリアの大学で収集された画像から得られた虹彩パターンの比較を13万件以上行った。 AFHIRISデータベースでは,メラノサイトの粗い前層によるエントロピーの低下を測定した。 人口差にもかかわらず、この西アフリカの人口の虹彩パターンの比較により、個人性は頑健に識別できると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2812395851874055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We conducted more than 1.3 million comparisons of iris patterns encoded from images collected at two Nigerian universities, which constitute the newly available African Human Iris (AFHIRIS) database. The purpose was to discover whether ethnic differences in iris structure and appearance such as the textural feature size, as contrasted with an all-Chinese image database or an American database in which only 1.53% were of African-American heritage, made a material difference for iris discrimination. We measured a reduction in entropy for the AFHIRIS database due to the coarser iris features created by the thick anterior layer of melanocytes, and we found stochastic parameters that accurately model the relevant empirical distributions. Quantile-Quantile analysis revealed that a very small change in operational decision thresholds for the African database would compensate for the reduced entropy and generate the same performance in terms of resistance to False Matches. We conclude that despite demographic difference, individuality can be robustly discerned by comparison of iris patterns in this West African population.
• Abstract（参考訳）: 我々はナイジェリアの2つの大学で収集された画像から得られた虹彩パターンの13万件以上の比較を行い、新たに利用可能なアフリカ人虹彩(AFHIRIS)データベースを構成した。 本研究の目的は、オールチャイニーズ画像データベースや、わずか1.53%のアフリカ系アメリカ人の遺産であるアメリカのデータベースとは対照的に、アイリスの構造と外観の民族差が、アイリスの識別に重要な違いをもたらしたかどうかを明らかにすることである。 AFHIRISデータベースのエントロピーの低下は, 厚いメラノサイト前層から生じる粗い虹彩の特徴によるものであり, 関連する経験分布を正確にモデル化する確率的パラメーターが発見された。 Quantile-Quantile解析により、アフリカのデータベースの操作決定しきい値の非常に小さな変更がエントロピーの減少を補い、False Matchesに対する抵抗の点で同じ性能を生成することが明らかとなった。 人口差にもかかわらず、個人性は西アフリカの人口の虹彩パターンの比較によって確実に識別できると結論付けている。

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