論文の概要: Revolutionizing Blood Banks: AI-Driven Fingerprint-Blood Group Correlation for Enhanced Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01069v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 16:18:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.917395
• Title: Revolutionizing Blood Banks: AI-Driven Fingerprint-Blood Group Correlation for Enhanced Safety
• Title（参考訳）: 血液バンクの革命:AI駆動型フィンガープリント・ブルードグループ相関による安全性向上
• Authors: Malik A. Altayar, Muhyeeddin Alqaraleh, Mowafaq Salem Alzboon, Wesam T. Almagharbeh,
• Abstract要約: 本研究は,生体認証ツールとしての指紋パターンとABO血液群との関係に焦点を当てた。 研究によると、ループは最も一般的な指紋パターンであり、O+血液型が最も多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identification of a person is central in forensic science, security, and healthcare. Methods such as iris scanning and genomic profiling are more accurate but expensive, time-consuming, and more difficult to implement. This study focuses on the relationship between the fingerprint patterns and the ABO blood group as a biometric identification tool. A total of 200 subjects were included in the study, and fingerprint types (loops, whorls, and arches) and blood groups were compared. Associations were evaluated with statistical tests, including chi-square and Pearson correlation. The study found that the loops were the most common fingerprint pattern and the O+ blood group was the most prevalent. Even though there was some associative pattern, there was no statistically significant difference in the fingerprint patterns of different blood groups. Overall, the results indicate that blood group data do not significantly improve personal identification when used in conjunction with fingerprinting. Although the study shows weak correlation, it may emphasize the efforts of multi-modal based biometric systems in enhancing the current biometric systems. Future studies may focus on larger and more diverse samples, and possibly machine learning and additional biometrics to improve identification methods. This study addresses an element of the ever-changing nature of the fields of forensic science and biometric identification, highlighting the importance of resilient analytical methods for personal identification.
• Abstract（参考訳）: 人物の特定は、法医学、セキュリティ、医療の中心である。 虹彩スキャンやゲノムプロファイリングのような手法はより正確だが高価であり、時間を要する。 本研究は,生体認証ツールとしての指紋パターンとABO血液群との関係に焦点を当てた。 対象者は200名であり, 指紋型(ループ, 輪郭, アーチ)と血液型を比較した。 相関関係は,チ二乗とピアソンの相関関係を含む統計検査で評価された。 研究によると、ループは最も一般的な指紋パターンであり、O+血液型が最も多い。 関連性パターンはあったものの、異なる血液群の指紋パターンに統計的に有意な差はなかった。 以上の結果から,指紋認証と併用した場合,血液群データによる個人識別は有意に改善しないことが明らかとなった。 この研究は相関が弱いが、現在のバイオメトリックシステムを強化するためのマルチモーダルベースのバイオメトリックシステムの取り組みを強調している可能性がある。 将来の研究は、より大きく多様なサンプル、そしておそらく識別方法を改善するための機械学習と追加のバイオメトリックスに焦点を当てるかもしれない。 本研究は, 法科学と生体認証の分野において, 絶え間なく変化する性質に対処し, 個人識別におけるレジリエントな分析手法の重要性を浮き彫りにした。

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