論文の概要: Advanced Acceptance Score: A Holistic Measure for Biometric Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15535v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 12:33:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.05961
• Title: Advanced Acceptance Score: A Holistic Measure for Biometric Quantification
• Title（参考訳）: 高度なアクセプタンススコア:バイオメトリックな定量化のためのホロスティックな尺度
• Authors: Aman Verma, Seshan Srirangarajan, Sumantra Dutta Roy,
• Abstract要約: 手の動きにおける生体特性の定量化には、ジェスチャーとアイデンティティを意識した特徴空間からのフィットネススコアの導出が含まれる。 既存のバイオメトリックキャパシティ推定文献は誤り率に依存している。 総括的な評価尺度を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.409605045494181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantifying biometric characteristics within hand gestures involve derivation of fitness scores from a gesture and identity aware feature space. However, evaluating the quality of these scores remains an open question. Existing biometric capacity estimation literature relies upon error rates. But these rates do not indicate goodness of scores. Thus, in this manuscript we present an exhaustive set of evaluation measures. We firstly identify ranking order and relevance of output scores as the primary basis for evaluation. In particular, we consider both rank deviation as well as rewards for: (i) higher scores of high ranked gestures and (ii) lower scores of low ranked gestures. We also compensate for correspondence between trends of output and ground truth scores. Finally, we account for disentanglement between identity features of gestures as a discounting factor. Integrating these elements with adequate weighting, we formulate advanced acceptance score as a holistic evaluation measure. To assess effectivity of the proposed we perform in-depth experimentation over three datasets with five state-of-the-art (SOTA) models. Results show that the optimal score selected with our measure is more appropriate than existing other measures. Also, our proposed measure depicts correlation with existing measures. This further validates its reliability. We have made our \href{https://github.com/AmanVerma2307/MeasureSuite}{code} public.
• Abstract（参考訳）: 手の動きにおける生体特性の定量化には、ジェスチャーとアイデンティティを意識した特徴空間からのフィットネススコアの導出が含まれる。 しかし、これらのスコアの質を評価することは未解決の問題である。 既存のバイオメトリックキャパシティ推定文献は誤り率に依存している。 しかし、これらの値はスコアの良さを示すものではない。 そこで本書では,徹底的な評価尺度を提示する。 まず,評価の基準として評価スコアのランク付け順序と関連性を同定する。 特に、ランクのずれと報酬の両方を考慮する。 (一)高位の身振りの高点 (二)下級ジェスチャーの低得点。 また、出力の傾向と基底真理スコアの対応を補正する。 最後に,ジェスチャの同一性の特徴間の絡み合いを割引要因として説明する。 これらの要素を適切な重み付けと統合し、総合評価尺度として高度な受入スコアを定式化する。 提案手法の有効性を評価するため,5つのSOTAモデルを用いた3つのデータセットの詳細な実験を行った。 以上の結果から,本尺度で選択した最適スコアは,既存の他の指標よりも適切であることが示唆された。 また,提案手法は既存の尺度と相関関係を示す。 これにより信頼性が向上する。 当社は,私たちの \href{https://github.com/AmanVerma2307/MeasureSuite}{code} を公開しました。

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