Biometric Quality and its Impact on Template Ageing in a Longitudinal Fingerprint Study
Notice bibliographique
Résumé
Biometrics are increasingly deployed in domains ranging from social media authentication right up to border control.An important operational requirement for biometric systems is the supposed uniqueness and permanence of biometric records: physiological changes occurring between enrolment and verication are referred to as template ageing, and increase the likelihood of a misidentication.Its magnitude is hard to estimate, and the factors aecting it are relatively little studied.This work proposes a measure of template ageing, called biometric permanence, and develops a methodology to estimate it in the presence of confounding factors.The measure is applied to a database of ngerprints obtained over a seven year period, using bootstrap resampling to obtain condence intervals for the estimates of eect size.Fingerprint quality metrics are evaluated in terms of their ability to predict classication performance, and the subject-dependence of ngerprint quality is explored using the ideas of a biometric menagerie.Statistically signicant demographic factors underlying biometric quality and template ageing are highlighted and discussed.The results of this work may have implications for the procurement and administration of biometric systems: for example, in ensuring consistent performance across a broad population demographic, and in the choice of credential lifetime and reenrolment policy. 2.2.2Forensic applications . . . . . . .
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».