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※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
導入
生体認証技術の使用が増加するにつれて、その技術がすべての個人に対して同様に機能するかどうかを確立することに対する社会の関心も高まっています。利害関係者は、生体認証技術を使用する政府および業界団体に対し、これらの技術のパフォーマンスが人口統計グループごとに異なるかどうかを確認するよう求めています。このドキュメントの目的は、人口統計グループ間のパフォーマンスの変動を測定および報告する方法に関するガイダンスを提供することです。 [ 2]
この文書は、組織が生体認証システムにおける人口統計上のパフォーマンスを評価し、その結果を報告するのに役立つことを目的としています。具体的には、この文書では、人口統計グループ間の生体認証パフォーマンスの変動を測定および報告する方法について概説します。このようなテストを容易にするための一連の指標とベスト プラクティスを提供します。ただし、この文書では、観察された変動の具体的な原因を特定する方法についてのガイダンスは提供しません。この文書では、次の人口統計変数について明示的に説明します: [ 7][10][12]
- 以下のような生物学的特徴:
- 性別、年齢、体重、身長、肌の明るさ。
次のような社会的構成要素:
- 民族、性別、言語。
他の多くの変数は、生体認証の特徴や個人が生体認証システムとどのように相互作用するかに体系的な変化を引き起こす可能性があります。この文書では明示的に説明していませんが、次の人口統計変数が関連します。
- 次のような一時的な状態に基づくパフォーマンスの変動。
- セルフスタイリング（例：メイク、眼鏡、マスク着用、服装、髪型）、
- 行動または感情の状態（例：酩酊）、
- 行動（例：微笑む、目を閉じる、さまざまなポーズ）。
以下のような病気や怪我によって引き起こされるパフォーマンスの変動。
- 目の手術、白内障、視力矯正、
- 脳卒中、口唇裂、アペール症候群、
- 数字が欠けています。
障害によって引き起こされるパフォーマンスの変動。
このドキュメントでは、感情、性別、年齢の推定など、生体認証以外のアプリケーションの人口統計学的パフォーマンスの変動は考慮されていません。
Introduction
As the use of biometric technology increases, so too does public interest in establishing whether the technology performs similarly for all individuals. Stakeholders are asking government and industry organizations that use biometric technology to establish whether these technologies vary in performance for different demographic groups. The intention of this document is to provide guidance on how to measure and report performance variation across demographic groups.[2]
This document is intended to help organizations evaluate demographic performance in biometric systems and report their results. Specifically, this document outlines how to measure and report biometric performance variations across demographic groups. It provides a set of metrics and best practices to facilitate such testing. However, this document does not provide guidance on how to establish specific causes for the observed variations. The following demographic variables are explicitly discussed in this document:[7][10][12]
- biological characteristics, such as:
- sex, age, weight, height and skin lightness;
social constructs, such as:
- ethnicity, gender and language.
Many other variables can cause systematic changes in biometric characteristics or in how individuals interact with biometric systems. The following demographic variables are relevant although not explicitly discussed in this document:
- performance variations based on temporary states, such as:
- self-styling (e.g. makeup, eyewear, mask-wearing, clothing, hairstyles),
- behavioural or emotional states (e.g. intoxication),
- behaviours (e.g. smiling, closing eyes, varying pose);
performance variation caused by diseases or injuries, such as:
- eye surgery, cataracts, vision correction,
- stroke, cleft lip, Apert’s syndrome,
- missing digits;
performance variation caused by disabilities.
Demographic performance variation for applications other than biometric recognition, such as emotion, gender or age estimation, are not considered in this document.