論文の概要: Longitudinal Study of Facial Biometrics at the BEZ: Temporal Variance Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06858v1
• Date: Wed, 09 Jul 2025 13:59:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.609147
• Title: Longitudinal Study of Facial Biometrics at the BEZ: Temporal Variance Analysis
• Title（参考訳）: BEZにおける顔面生体計測の縦断的研究:時間変動解析
• Authors: Mathias Schulz, Alexander Spenke, Pia Funk, Florian Blümel, Markus Rohde, Ralph Breithaupt, Gerd Nolden, Norbert Jung, Robert Lange,
• Abstract要約: 生体計測評価センター(bez)における長期生体計測評価 多様な民族、性別、年齢グループを代表する400人以上の参加者が、様々な生体計測ツールや技術を用いて定期的に評価された。 我々は、最先端の顔認識アルゴリズムを用いて、長期比較スコアを分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.7054351451505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents findings from long-term biometric evaluations conducted at the Biometric Evaluation Center (bez). Over the course of two and a half years, our ongoing research with over 400 participants representing diverse ethnicities, genders, and age groups were regularly assessed using a variety of biometric tools and techniques at the controlled testing facilities. Our findings are based on the General Data Protection Regulation-compliant local bez database with more than 238.000 biometric data sets categorized into multiple biometric modalities such as face and finger. We used state-of-the-art face recognition algorithms to analyze long-term comparison scores. Our results show that these scores fluctuate more significantly between individual days than over the entire measurement period. These findings highlight the importance of testing biometric characteristics of the same individuals over a longer period of time in a controlled measurement environment and lays the groundwork for future advancements in biometric data analysis.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,生体計測評価センター (bez) における長期生体計測評価の結果を報告する。 2年半にわたって, 多様な民族, 性別, 年齢集団を対象とする400人以上の被験者を対象に, 様々なバイオメトリック・ツールや技術を用いて, コントロールされた試験施設で定期的に評価を行った。 本研究は,238.000以上のバイオメトリックデータセットを顔や指などの複数のバイオメトリック・モダリティに分類した,一般データ保護規則に準拠した局所ベズデータベースに基づく。 我々は、最先端の顔認識アルゴリズムを用いて、長期比較スコアを分析した。 その結果,これらのスコアは測定期間全体よりも,個々の日間で有意に変動することが示唆された。 これらの知見は、制御された測定環境において、同一個体の生体特性を長期間にわたってテストすることの重要性を強調し、生体データ分析における今後の進歩の基盤となる。

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