論文の概要: On Missing Scores in Evolving Multibiometric Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11271v1
- Date: Wed, 21 Aug 2024 01:47:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 18:48:55.547448
- Title: On Missing Scores in Evolving Multibiometric Systems
- Title（参考訳）: マルチバイオメトリックシステムにおける欠落点について
- Authors: Melissa R Dale, Anil Jain, Arun Ross,
- Abstract要約: 簡易な和融合と各種スコア計算法の応用により,認識精度が向上することを示す。
実験により, インキュベーション後の核融合は, インキュベーションを伴わない核融合よりも優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.700630422387974
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The use of multiple modalities (e.g., face and fingerprint) or multiple algorithms (e.g., three face comparators) has shown to improve the recognition accuracy of an operational biometric system. Over time a biometric system may evolve to add new modalities, retire old modalities, or be merged with other biometric systems. This can lead to scenarios where there are missing scores corresponding to the input probe set. Previous work on this topic has focused on either the verification or identification tasks, but not both. Further, the proportion of missing data considered has been less than 50%. In this work, we study the impact of missing score data for both the verification and identification tasks. We show that the application of various score imputation methods along with simple sum fusion can improve recognition accuracy, even when the proportion of missing scores increases to 90%. Experiments show that fusion after score imputation outperforms fusion with no imputation. Specifically, iterative imputation with K nearest neighbors consistently surpasses other imputation methods in both the verification and identification tasks, regardless of the amount of scores missing, and provides imputed values that are consistent with the ground truth complete dataset.
- Abstract（参考訳）: 複数のモダリティ(例えば顔と指紋)や複数のアルゴリズム(例えば3つの顔コンパレータ)を用いることで、生体認証システムの認識精度が向上することが示されている。
時間とともに生体計測システムは進化し、新しいモダリティを追加したり、古いモダリティを引退させたり、他の生体計測システムと融合したりすることができる。
これは入力プローブセットに対応するスコアが不足しているシナリオにつながる可能性がある。
このトピックに関するこれまでの研究は、検証タスクと識別タスクの両方に焦点を合わせてきたが、両方ではない。
さらに、考慮されたデータ不足の割合は50%未満である。
本研究では,検証作業と識別作業の両方において,欠落したスコアデータの影響について検討する。
単純な和融合と組み合わせた様々なスコア計算法の応用により、失点の割合が90%まで上昇しても、認識精度が向上することを示した。
実験により, インキュベーション後の核融合は, インキュベーションを伴わない核融合よりも優れていることが示された。
具体的には、K近傍の隣人による反復的計算は、欠落するスコアの量に関係なく、検証と識別の両方のタスクにおいて、他の計算手法を一貫して上回り、基礎的真理完全データセットと整合した命令的値を提供する。
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