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生物识别性能测试中的基本问题
1994 年，美国生物特征识别联盟领导层 1 向自动人机识别（“生物特征识别”）社区提出了一系列问题，这些问题围绕着性能测试中测量的可重复性和再现性问题。尽管我们在理解方面取得了重大进展，但这些问题尚未完全解决。本文在更广泛的科学实验背景和 NIST 数据评估和报告传统中讨论了我们当前对可重复性和再现性的方法。我们讨论了关于测试整体论的 Duhem-Quine 论题、Churchill Eisenhart 的“统计控制”概念、NIST 和 ISO 对实验室测量不确定性的方法、测试结果与系统操作员评估的“性能”之间当前的脱节（缺乏归纳相关性），以及我们当前生物特征识别测试程序中对统计控制和不确定性评估的需求。我们说明了测量不确定性在技术、场景和操作测试中是如何体现的，并主张超越 ISO/IEC“测量不确定性表达指南”中定义的“覆盖”间隔的计算，全面应用不确定性评估的概念。
生物特征识别技术 | GAO
根据实验室环境中进行的大量研究，生物特征识别技术的准确度已经提高，尤其是面部识别，但在了解现实世界的表现方面仍然存在差距。根据 GAO 审查的文献和 GAO 采访的研究人员，各种因素（例如，生物特征识别算法所用数据集缺乏人口多样性）都可能导致不同人口群体的准确度存在差异。虽然在实验室测试中已经研究了技术性能的差异，但现实世界环境中的性能研究却少得多，例如，很难获取跨人口群体的有意义的样本。
安娜大学:: 钦奈
评估 – 指纹图像的计算机增强和建模 – 指纹增强 – 特征提取 – 指纹分类 – 指纹匹配。第三单元 人脸识别和手部几何形状 9 人脸识别简介，人脸识别神经网络 – 从对应图进行人脸识别 – 手部几何形状 – 扫描 – 特征提取 – 自适应分类器 – 基于视觉的特征提取和模式分类 – 特征提取 – 算法类型 – 生物特征融合。第四单元 多模态生物特征识别和性能 9 评估 多模态生物特征识别系统简介 – 集成策略 – 架构 – 融合水平 – 组合策略 – 训练和适应性 – 多模态生物特征识别系统示例 – 性能评估 – 生物特征识别的统计测量 – FAR – FRR – FTE – EER – 内存需求和分配。第五单元 生物特征认证 9 简介 – 生物特征认证方法 – 生物特征认证系统 – 指纹生物特征认证 – 人脸识别生物特征认证 – 期望 – 最大化理论 – 支持向量机。指纹生物特征认证 – 手掌几何形状生物特征认证 – 保护和信任生物特征交易 – 匹配位置 – 本地主机 – 认证服务器 – 卡上匹配 (MOC) – 多生物特征识别和双因素认证。参考文献： 1.Paul Reid，“网络安全生物特征识别”，Pearson Education，2004 年。Nalini K.Ratha，RundBolle，“自动指纹识别系统，Springer”，2003 年。
报告编号DODIG-2024-016
根据国防部指令 8521.01E，生物识别是基于可测量的解剖、生理或行为特征识别个人的过程。该指令将生物识别数据定义为在生物识别过程中创建的计算机数据。生物特征数据包括原始传感器观测值、生物特征样本、模型、模板和相似度得分。执行海外行动的军事单位使用生物特征识别在战场上遇到的个人，包括友军和其他协助美国的个人，并与其他单位和其他联邦机构共享此信息。生物特征数据用于描述在注册、验证或识别过程中收集的信息，但该术语不适用于最终用户信息，例如用户名、人口统计信息或授权。
I-134 表格，财务支持声明 - USCIS
生物特征识别服务预约。USCIS 可能会要求您随时参加面试或提供生物特征识别信息（指纹、照片和/或签名），以验证您的身份、获取更多信息并进行背景和安全检查，包括检查联邦调查局 (FBI) 保存的犯罪历史记录，然后再对您的申请或请愿做出决定。USCIS 收到您的声明并确保其完整后，我们会通知您是否需要参加生物特征识别服务预约。如果需要预约，通知将为您提供当地或指定的 USCIS 申请支持中心 (ASC) 的位置以及预约的日期和时间，或者，如果您目前在海外，则指示您联系美国大使馆、美国领事馆或美国境外的 USCIS 办事处以安排预约。
I-864 表格，移民及移民法第 213A 条规定的经济担保书
生物特征识别服务预约。USCIS 可能会随时要求您参加面试或提供指纹、照片和/或签名，以验证您的身份、获取更多信息并进行背景和安全检查，包括检查联邦调查局 (FBI) 保存的犯罪历史记录，然后才能对您的申请、请愿或请求做出决定。USCIS 收到您的合同并确保其完整后，如果您需要参加生物特征识别服务预约，我们将以书面形式通知您。如果需要预约，通知将为您提供当地或指定的 USCIS 申请支持中心 (ASC) 的位置以及预约的日期和时间，或者，如果您目前在海外，则指示您联系美国大使馆、美国领事馆或美国境外的 USCIS 办事处以安排预约。
安娜大学：钦奈
评估 – 计算机增强和指纹图像建模 – 指纹增强 – 特征提取 – 指纹分类 – 指纹匹配。 第三单元人脸识别和手部几何形状 9 人脸识别简介，人脸识别神经网络 – 从对应图进行人脸识别 – 手部几何形状 – 扫描 – 特征提取 – 自适应分类器 – 基于视觉的特征提取和模式分类 – 特征提取 – 算法类型 – 生物特征融合。 第四单元多模式生物特征识别和性能 9 评估多模式生物特征识别系统简介 – 集成策略 – 架构 – 融合水平 – 组合策略 – 训练和适应性 – 多模式生物特征识别系统示例 – 性能评估 – 生物特征识别的统计测量 – FAR – FRR – FTE – EER – 内存需求和分配。第五单元 生物特征认证 9 简介 – 生物特征认证方法 – 生物特征认证系统 – 指纹生物特征认证 – 人脸识别生物特征认证 – 期望 – 最大化理论 – 支持向量机。指纹生物特征认证 – 手掌几何特征生物特征认证 – 确保生物特征交易的安全性和可信性 – 匹配位置 – 本地主机 – 认证服务器 – 卡上匹配 (MOC) – 多生物特征和双因素认证。 参考文献： 1. Paul Reid，“网络安全生物特征识别”，Pearson Education，2004 年。Nalini K.Ratha、RundBolle，“自动指纹识别系统，Springer”，2003 年。
2024-2025 年主题与问题
子主题 1：生物特征识别对数字世界构成安全威胁。 子主题 2：基因编辑生物技术（例如 CRISPR-Cas9 系统）为医疗保健领域的科学应用开创了一个危险的先例。 子主题 3：脑机接口技术（例如伊隆·马斯克的 Neuralink）为心理健康问题提供了独特且有益的解决方案。
欧盟委员会的《人工智能法案》
AIA 明确禁止使用人工智能对人类行为进行潜意识扭曲，从而可能造成身体或精神伤害；利用年轻人、老年人或残疾人等特定人群的弱点；进行可能导致不合理或不成比例的有害待遇的社交评分；以及执法部门在公共场所进行实时远程生物特征识别（搜寻失踪人员或反恐行动等特定行动除外）。
核心捕获 - 产品概述
OpenText™Core Capture是一种信息捕获公共云软件作为服务（SaaS）应用程序，该应用程序利用连续的机器学习来自动化智能文档分类和数据提取。Opentext Core Capture结合了标准捕获功能，例如光学特征识别（OCR），并强大的AI技术来实现智能文档处理和自动化。组织可以安全有效地将信息路由到正确的用户和系统，以确保在需要时和何处可用准确的信息。