BEZ面部生物识别长期研究: 时间方差分析
计算机视觉与模式识别
2025-07-16 v2
摘要
本研究报告了在生物识别评估中心(BEZ)所进行的长期生物识别评估结果。研究期间跨越两年半，针对代表不同族裔、性别和年龄群体的400多名受试者，我们定期使用多种生物识别工具和技术在受控测试设施中进行评估。我们的研究基于符合通用数据保护条例(GDPR)的本地BEZ数据库，该数据库包含超过23.8万组生物识别数据，涵盖面部、指纹等多种生物识别模式。我们使用最先进的面部识别算法分析了长期比较得分。结果显示，这些得分在单个测验日之间的波动显著大于整个测验期间的波动。这些发现凸显了在受控测量环境中对同一受试者进行更长时间段测试的重要性，为未来的生物识别数据分析奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2507.06858,
title = {Longitudinal Study of Facial Biometrics at the BEZ: Temporal Variance Analysis},
author = {Mathias Schulz and Alexander Spenke and Pia Funk and Florian Blümel and Markus Rohde and Ralph Breithaupt and Gerd Nolden and Norbert Jung and Robert Lange},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.06858},
year = {2025}
}
备注
11 pages, 10 figures, 8 tables