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大规模指纹质量与人口统计学研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
生物特征验证系统在不同人群中存在偏见，现有评估指标忽视了中间性能人群的偏见。本文提出新指标“组错误差之和（SEDG）”并通过实验验证其有效性，提供了模拟偏见场景的指标建议，代码已在GitHub上发布。
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关键要点
- 生物特征验证系统在不同人群中显示准确性差异，导致应用中的偏见。
- 现有的BV偏见评估指标存在限制，主要关注匹配或非匹配错误率，忽视中间性能人群的偏见。
- 本文提出了新指标“组错误差之和（SEDG）”，用于量化人口统计偏见。
- 实验结果表明，SEDG能够有效评估偏见，并与现有指标进行比较。
- 讨论了偏见评估指标在模拟人口统计偏见场景中的适用性，并提供了基于场景的指标建议。
- 相关代码已在GitHub上公开共享。
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