PIC-Score: Probabilistic Interpretable Comparison Score for Optimal Matching Confidence in Single- and Multi-Biometric (Face) Recognition

要約

バイオメトリクスのコンテキストでは、照合の信頼度とは、特定の照合決定が正しいという信頼度を指します。
多くの生体認証システムは、法医学調査などの重要な意思決定プロセスで動作するため、照合の信頼性を正確かつ確実に示すことが非常に重要になります。
バイオメトリック信頼度推定に関する以前の研究では、高信頼度と低信頼度を十分に区別できますが、解釈可能性に欠けています。
したがって、それらは決定の正しさの正確な確率的推定を提供しません。
この作業では、スコアが同じアイデンティティのサンプルに由来する確率を正確に反映する確率論的解釈可能な比較 (PIC) スコアを提案します。
提案されたアプローチが最適なマッチングの信頼性を提供することを証明します。
他のアプローチとは対照的に、複数のサンプルを共同 PIC スコアに最適に組み合わせることもでき、認識と信頼性の推定パフォーマンスがさらに向上します。
実験では、提案された PIC アプローチが、公開されている 4 つのデータベースと 5 つの最先端の顔認識システムで利用可能なすべての生体認証信頼度推定方法と比較されます。
結果は、PIC が同様のアプローチよりもはるかに正確な確率論的解釈を持ち、マルチバイオメトリック認識に非常に効果的であることを示しています。
コードは公開されています。

要約(オリジナル)

In the context of biometrics, matching confidence refers to the confidence that a given matching decision is correct. Since many biometric systems operate in critical decision-making processes, such as in forensics investigations, accurately and reliably stating the matching confidence becomes of high importance. Previous works on biometric confidence estimation can well differentiate between high and low confidence, but lack interpretability. Therefore, they do not provide accurate probabilistic estimates of the correctness of a decision. In this work, we propose a probabilistic interpretable comparison (PIC) score that accurately reflects the probability that the score originates from samples of the same identity. We prove that the proposed approach provides optimal matching confidence. Contrary to other approaches, it can also optimally combine multiple samples in a joint PIC score which further increases the recognition and confidence estimation performance. In the experiments, the proposed PIC approach is compared against all biometric confidence estimation methods available on four publicly available databases and five state-of-the-art face recognition systems. The results demonstrate that PIC has a significantly more accurate probabilistic interpretation than similar approaches and is highly effective for multi-biometric recognition. The code is publicly-available.

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