論文の概要: ChatGPT Meets Iris Biometrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04868v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 05:13:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 16:38:47.689879
• Title: ChatGPT Meets Iris Biometrics
• Title（参考訳）: ChatGPTがIris Biometricsと出会う
• Authors: Parisa Farmanifard, Arun Ross,
• Abstract要約: 本研究では,GPT-4マルチモーダル大言語モデル(LLM)の高度な機能を活用し,虹彩認識の可能性を探る。 我々は、ChatGPTのようなAIツールが虹彩画像の理解と分析をいかにうまく行うかを検討する。 我々の発見は、将来の研究と、より適応性があり、効率的で、堅牢で、インタラクティブな生体認証ソリューションの開発に期待できる道のりを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.902536447343465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study utilizes the advanced capabilities of the GPT-4 multimodal Large Language Model (LLM) to explore its potential in iris recognition - a field less common and more specialized than face recognition. By focusing on this niche yet crucial area, we investigate how well AI tools like ChatGPT can understand and analyze iris images. Through a series of meticulously designed experiments employing a zero-shot learning approach, the capabilities of ChatGPT-4 was assessed across various challenging conditions including diverse datasets, presentation attacks, occlusions such as glasses, and other real-world variations. The findings convey ChatGPT-4's remarkable adaptability and precision, revealing its proficiency in identifying distinctive iris features, while also detecting subtle effects like makeup on iris recognition. A comparative analysis with Gemini Advanced - Google's AI model - highlighted ChatGPT-4's better performance and user experience in complex iris analysis tasks. This research not only validates the use of LLMs for specialized biometric applications but also emphasizes the importance of nuanced query framing and interaction design in extracting significant insights from biometric data. Our findings suggest a promising path for future research and the development of more adaptable, efficient, robust and interactive biometric security solutions.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,GPT-4マルチモーダル大言語モデル(LLM)の高度な機能を活用し,虹彩認識の可能性を探求する。 このニッチだが重要な領域に焦点を当てることで、ChatGPTのようなAIツールが虹彩画像を理解し分析できるかどうかを調査する。 ゼロショット学習アプローチを用いた厳密に設計された一連の実験を通じて、ChatGPT-4の能力は、多様なデータセット、プレゼンテーションアタック、眼鏡のようなオクルージョン、その他の現実世界のバリエーションを含む様々な困難な条件で評価された。 この結果から,ChatGPT-4の顕著な適応性と精度が明らかとなり,特異な虹彩の特徴を同定し,虹彩認識に対する化粧などの微妙な効果を検出できた。 GoogleのAIモデルであるGemini Advancedによる比較分析では、複雑なアイリス分析タスクにおけるChatGPT-4のパフォーマンスとユーザエクスペリエンスの向上が強調された。 本研究は, LLMsの生体計測への応用を実証するだけでなく, 生体計測データから重要な知見を抽出する上で, ニュアンスクエリフレーミングとインタラクション設計の重要性を強調している。 我々の発見は、将来の研究と、より適応性があり、効率的で、堅牢で、インタラクティブな生体認証ソリューションの開発に期待できる道のりを示唆している。

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