論文の概要: Expanding Accurate Person Recognition to New Altitudes and Ranges: The BRIAR Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01917v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 15:51:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 12:04:47.573687
• Title: Expanding Accurate Person Recognition to New Altitudes and Ranges: The BRIAR Dataset
• Title（参考訳）: 正確な人物認識を新しい高度と範囲に拡張する:BRIARデータセット
• Authors: David Cornett III and Joel Brogan and Nell Barber and Deniz Aykac and Seth Baird and Nick Burchfield and Carl Dukes and Andrew Duncan and Regina Ferrell and Jim Goddard and Gavin Jager and Matt Larson and Bart Murphy and Christi Johnson and Ian Shelley and Nisha Srinivas and Brandon Stockwell and Leanne Thompson and Matt Yohe and Robert Zhang and Scott Dolvin and Hector J. Santos-Villalobos and David S. Bolme
• Abstract要約: 近年、顔認識技術は、ディープラーニングモデルで使用する大規模で複雑なトレーニングデータセットが利用可能であることから、大幅に進歩している。 しかしこれらのデータセットは、より高度なセキュリティ、法医学、軍事的応用において、限られた実用性を持っている。 本稿では,データセットの収集とキュレートに使用される手法と,現在のデータセットの特徴について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.965868228519436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Face recognition technology has advanced significantly in recent years due largely to the availability of large and increasingly complex training datasets for use in deep learning models. These datasets, however, typically comprise images scraped from news sites or social media platforms and, therefore, have limited utility in more advanced security, forensics, and military applications. These applications require lower resolution, longer ranges, and elevated viewpoints. To meet these critical needs, we collected and curated the first and second subsets of a large multi-modal biometric dataset designed for use in the research and development (R&D) of biometric recognition technologies under extremely challenging conditions. Thus far, the dataset includes more than 350,000 still images and over 1,300 hours of video footage of approximately 1,000 subjects. To collect this data, we used Nikon DSLR cameras, a variety of commercial surveillance cameras, specialized long-rage R&D cameras, and Group 1 and Group 2 UAV platforms. The goal is to support the development of algorithms capable of accurately recognizing people at ranges up to 1,000 m and from high angles of elevation. These advances will include improvements to the state of the art in face recognition and will support new research in the area of whole-body recognition using methods based on gait and anthropometry. This paper describes methods used to collect and curate the dataset, and the dataset's characteristics at the current stage.
• Abstract（参考訳）: 顔認識技術は、ディープラーニングモデルで使用する大規模で複雑なトレーニングデータセットが利用できるため、近年大きく進歩している。 しかしこれらのデータセットは、通常、ニュースサイトやソーシャルメディアプラットフォームから取り除かれた画像で構成されているため、より高度なセキュリティ、法医学、軍事的応用において限られた用途がある。 これらの応用には低い解像度、長い範囲、高い視点が必要である。 これらの重要なニーズを満たすために,我々は,生体認証技術の研究開発(r&d)において極めて困難な条件下で使用されるように設計された,大規模マルチモーダルバイオメトリックデータセットの第1および第2サブセットを収集し,収集した。 これまでにデータセットには35万枚以上の静止画と約1000人の被験者の1300時間分の映像が含まれている。 このデータを収集するために、Nikon DSLRカメラ、さまざまな商用監視カメラ、特殊な長距離R&Dカメラ、Group 1とGroup 2 UAVプラットフォームを使用しました。 目標は、高度1000mまでの人物を正確に認識し、高度の高い角度から認識できるアルゴリズムの開発を支援することである。 これらの進歩は、顔認識技術の改善を含み、歩行と人体計測に基づく方法を用いた全身認識の分野での新しい研究をサポートする。 本稿では,データセットの収集とキュレーションに使用する手法と,データセットの特性について述べる。

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