[论文翻译]分析近红外眼图像中协变量对性别和种族预测的影响

摘要—最近的研究探索了从生物特征数据中自动推断个体性别、年龄和种族等信息的可能性。虽然面部模态在这方面得到了广泛研究，但虹膜模态的研究相对较少。本文首先回顾了医学文献，以确立从虹膜中提取性别和种族线索的生物学基础。然后，我们证明了可以使用简单的纹理描述符，如BSIF（二值化统计图像特征）和LBP（局部二值模式），从典型的虹膜识别系统中使用的近红外（NIR）眼部图像中提取性别和种族属性。所提出的方法从单张眼部图像中预测性别和种族的准确率分别为\$86\%\$和\$90\%\$。此外，还进行了以下分析：(a) 眼部区域不同部分在属性预测中的作用；(b) 性别对种族预测的影响，反之亦然；(c) 眼睛颜色对性别和种族预测的影响；(d) 图像模糊对性别和种族预测的影响；(e) 该方法在不同数据集上的泛化能力；(f) 左右眼预测性能的一致性。