Measuring Biometric Sample Quality in Terms of Biometric Information
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a new approach to understand and measure variations in biometric sample quality. We begin with the intuition that degradations to a biometric sample will reduce the amount of identifiable information available. In order to measure the amount of identifiable information, we define biometric information as the decrease in uncertainty about the identity of a person due to a set of biometric measurements. We then show that the biometric information for a person may be calculated by the relative entropyD(p||q)between the population feature distribution q and the person's feature distributionp. The biometric information for a system is the meanD(p||q)for all persons in the population. In order to practically measureD(p||q)with limited data samples, we introduce an algorithm which regularizes a Gaussian model of the feature covariances. An example of this method is shown for PCA, Fisher linear discriminant (FLD) and ICA based face recognition, with biometric information calculated to be 45.0 bits (PCA), 37.0 bits (FLD), 39.0 bits (ICA) and 55.6 bits (fusion of PCA and FLD features). Based on this definition of biometric information, we simulate degradations of biometric images and calculate the resulting decrease in biometric information. Results show a quasi-linear decrease for small levels of blur with an asymptotic behavior at larger blur.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».