克拉克森大学身份识别技术研究中心（CITER）以及FIDO Alliance的标准发展总监Stephanie Schuckers说，一旦对生物识别偏见进行测量的重要工作正在等待。
Schuckers在《生物识别识别的偏见：挑战和机遇》中作了介绍身份验证2022本周活动。
她归功于Joy Buolamwini的2018年性别阴影研究引起人们对问题的关注，同时起诉将性别分类与面部识别混为一谈的媒体中的人。
查看了最近的NIST报告中的一张表，该表显示了不同人口统计学之间的虚假不匹配率的变化，Schuckers强调，“错误率因算法的差异很大，” NIST引用NIST。
对公平性和偏见的担忧也有所不同，具体取决于实施。
由于Fido关注的是身份验证，而不是识别，因此与生物识别偏差有关的一些问题对于联盟替换密码的方法并不是核心。在验证方案中，由于舒克尔对用户体验的影响，假否定性是必须首先考虑的。作为安全考虑，误报也很重要，但应该是次要考虑。
Schuckers说，应在生物识别捕获，匹配和数据库的水平上考虑偏差。
她还播放了有关访问控制中的生物识别偏见的教育视频，该视频由CITER制作，很快就会上传到其YouTube频道。
演讲审查了围绕该问题建立标准的努力，以及考虑系统有效性以及公平性的重要性。这可能意味着为整体生物识别效果和不同人口组之间的较低变异性设定阈值。
Schuckers说，考虑到越来越多的群体，发现差异的可能性就越大，这使工作变得更复杂，以衡量真正的差异。有些差异可能是有些差异，有些是异常值，并且告诉差分是孤立还是系统性的是经典的统计问题。
在议程出版后，在活动中站起来的一个临时小组，以帮助该领域朝着ISO标准迈进，目前在工作草案阶段。
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