論文の概要: The theoretical limits of biometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00019v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 08:28:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 04:04:13.913455
• Title: The theoretical limits of biometry
• Title（参考訳）: 生体計測の理論的限界
• Authors: Ga\"elle Candel
• Abstract要約: 本稿では,生体認証システムの誤差率を管理する識別可能性問題に関する理論的解析を提案する。 本研究では,ノイズの存在下での衝突を防止するために必要な個体数と独立ビット数との単純な関係を実証する。 この結果は、地球全体の生物測定が通常の円盤に収まり、ノイズと冗長性のための空間を残しているため、非常に活発である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biometry has proved its capability in terms of recognition accuracy. Now, it is widely used for automated border control with the biometric passport, to unlock a smartphone or a computer with a fingerprint or a face recognition algorithm. While identity verification is widely democratized, pure identification with no additional clues is still a work in progress. The identification difficulty depends on the population size, as the larger the group is, the larger the confusion risk. For collision prevention, biometric traits must be sufficiently distinguishable to scale to considerable groups, and algorithms should be able to capture their differences accurately. Most biometric works are purely experimental, and it is impossible to extrapolate the results to a smaller or a larger group. In this work, we propose a theoretical analysis of the distinguishability problem, which governs the error rates of biometric systems. We demonstrate simple relationships between the population size and the number of independent bits necessary to prevent collision in the presence of noise. This work provides the lowest lower bound for memory requirements. The results are very encouraging, as the biometry of the whole Earth population can fit in a regular disk, leaving some space for noise and redundancy.
• Abstract（参考訳）: バイオメトリは認識精度の観点からその能力を証明する。 現在、生体認証パスポートによる自動境界制御や、指紋や顔認識アルゴリズムを備えたスマートフォンやコンピュータのロック解除に広く利用されている。 アイデンティティ検証は広く民主化されているが、追加の手がかりのない純粋な識別はまだ進行中である。 識別の困難さは集団の大きさに依存するが、集団が大きくなるほど混乱リスクが大きくなる。 衝突防止のためには、生体計測特性をかなりのグループに拡張するには十分に識別できなければならず、アルゴリズムはそれらの差異を正確に捉えることができるべきである。 ほとんどのバイオメトリックスは純粋に実験的であり、結果をより小さいグループやより大きなグループに外挿することは不可能である。 本研究では,生体認証システムの誤差率を管理する識別可能性問題に関する理論的解析を提案する。 本研究では,騒音発生時の衝突防止に必要となる独立ビット数と個体群の大きさの関係を示す。 この作業は、メモリ要件の最低バウンダリを提供する。 この結果は、地球全体の生物測定が通常のディスクに収まるため、ノイズや冗長性のためのスペースが残されているため、非常に有益である。

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