論文の概要: Periocular Soft Biometrics: A Survey and Applications to Multimedia Forensics and Disinformation Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.14701v1
• Date: Mon, 10 Aug 2026 15:29:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.037994
• Title: Periocular Soft Biometrics: A Survey and Applications to Multimedia Forensics and Disinformation Detection
• Title（参考訳）: 眼周囲軟部バイオメトリックス : マルチメディア鑑定と偽情報検出への応用
• Abstract要約: 眼周囲画像から人口属性を推定する。 本稿では,マルチメディア法医学および偽情報検出アプリケーションに関連するユースケースについて論じる。 データセットバイアス、クロスドメインの一般化、公正性、倫理的側面、法科学指向のベンチマークの欠如など、オープンな課題を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.15860793175809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Soft-biometric attributes such as gender, age, and ethnicity provide valuable ancillary evidence when full identity recognition is not feasible, supporting applications in forensic investigation, identity verification, surveillance, or detection of synthetic and manipulated media. Among biometric modalities, the periocular region is a robust source of soft-biometric cues, as it often remains visible when other parts of the face are occluded, a frequent condition in forensic evidence and surveillance footage, and can be captured across a wide range of acquisition conditions. In this paper, we provide a survey of demographic attribute estimation from periocular images, covering publicly available datasets, methodological trends from handcrafted descriptors to deep learning architectures, and the state of the art in gender, age, and ethnicity prediction. We discuss use cases relevant to multimedia forensics and disinformation-detection applications, including demographic filtering in surveillance footage, age verification, and the detection of demographic inconsistencies in synthetic data. We also highlight open challenges, including dataset bias, cross-domain generalisation, fairness, ethical aspects, and the lack of forensic-oriented benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 性別、年齢、民族などのソフトバイオメトリックな属性は、完全なアイデンティティ認識が実現不可能な場合に貴重な補助的証拠を提供し、法医学的な調査、アイデンティティ検証、監視、合成および操作されたメディアの検出における応用を支援する。 バイオメトリック・モダリティの中で、周囲の領域はソフトバイオメトリック・キューの頑丈な源であり、顔の他の部分が隠蔽されているときにしばしば見え、法医学的な証拠や監視カメラ映像の頻繁な状態であり、広範囲の取得条件で捉えられる。 本稿では,現在公開されているデータセット,手書き記述子からディープラーニングアーキテクチャへの方法論的傾向,性別,年齢,民族性予測の最先端性など,眼周囲画像からの人口属性推定について調査する。 本稿では, 監視映像における人口動態のフィルタリング, 年齢検証, 合成データにおける人口動態の不整合の検出など, マルチメディア法医学および偽情報検出アプリケーションに関連するユースケースについて論じる。 また、データセットバイアス、クロスドメインの一般化、公正性、倫理的側面、法科学指向のベンチマークの欠如など、オープンな課題も強調します。

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