論文の概要: FarSight: A Physics-Driven Whole-Body Biometric System at Large Distance and Altitude

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17206v2
• Date: Wed, 6 Sep 2023 16:35:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 16:58:59.327279
• Title: FarSight: A Physics-Driven Whole-Body Biometric System at Large Distance and Altitude
• Title（参考訳）: FarSight:広い距離と高度で物理駆動の全身生体計測システム
• Authors: Feng Liu, Ryan Ashbaugh, Nicholas Chimitt, Najmul Hassan, Ali Hassani, Ajay Jaiswal, Minchul Kim, Zhiyuan Mao, Christopher Perry, Zhiyuan Ren, Yiyang Su, Pegah Varghaei, Kai Wang, Xingguang Zhang, Stanley Chan, Arun Ross, Humphrey Shi, Zhangyang Wang, Anil Jain and Xiaoming Liu
• Abstract要約: 本稿ではFarSightの設計・開発・評価について述べる。 FarSightは、全身(顔、歩行、身体形状の融合)の生体認証のために設計された革新的なソフトウェアシステムである。 我々は、新たに取得したIARPAバイオメトリック認識とAltitude and Rangeデータセットによる同定を用いて、FarSightの有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.55994773068191
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Whole-body biometric recognition is an important area of research due to its vast applications in law enforcement, border security, and surveillance. This paper presents the end-to-end design, development and evaluation of FarSight, an innovative software system designed for whole-body (fusion of face, gait and body shape) biometric recognition. FarSight accepts videos from elevated platforms and drones as input and outputs a candidate list of identities from a gallery. The system is designed to address several challenges, including (i) low-quality imagery, (ii) large yaw and pitch angles, (iii) robust feature extraction to accommodate large intra-person variabilities and large inter-person similarities, and (iv) the large domain gap between training and test sets. FarSight combines the physics of imaging and deep learning models to enhance image restoration and biometric feature encoding. We test FarSight's effectiveness using the newly acquired IARPA Biometric Recognition and Identification at Altitude and Range (BRIAR) dataset. Notably, FarSight demonstrated a substantial performance increase on the BRIAR dataset, with gains of +11.82% Rank-20 identification and +11.3% TAR@1% FAR.
• Abstract（参考訳）: 全身生体認証は、法執行機関、国境警備、および監視における膨大な応用のために重要な研究分野である。 本稿では,全身(顔,歩行,身体形状の融合)バイオメトリック認識のための革新的なソフトウェアシステムであるfarsightの設計,開発,評価を行う。 FarSightは、高層プラットフォームやドローンからのビデオを入力として受け入れ、ギャラリーから候補者のIDリストを出力する。 このシステムは、いくつかの課題に対処するために設計されている。 (i)低画質の画像 (ii)大きなヨーとピッチアングル。 (iii)人内変動が大きい場合と人間類似度が大きい場合のロバストな特徴抽出 (iv) トレーニングとテストセットの間の大きなドメイン間ギャップ。 farsightは、画像の物理とディープラーニングモデルを組み合わせて、画像復元と生体機能エンコーディングを強化している。 我々は新たに取得したIARPAバイオメトリック認識とAltitude and Range (BRIAR)データセットを用いてFarSightの有効性を検証する。 特に、FarSightはBRIARデータセットの大幅なパフォーマンス向上を示し、+11.82%のランク-20識別と+11.3%のTAR@1% FARが得られた。

関連論文リスト

• Long-Range Biometric Identification in Real World Scenarios: A Comprehensive Evaluation Framework Based on Missions [11.557368031775717]
  本稿では,高度・範囲の個人を特定するための研究ソリューションについて検討する。 顔と身体の特徴を融合させることにより,有効な長距離識別のための堅牢な生体計測システムの開発を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T02:17:36Z)
• AG-ReID.v2: Bridging Aerial and Ground Views for Person Re-identification [39.58286453178339]
  空中人物再識別(Re-ID)は、コンピュータビジョンにおいて固有の課題を提示する。 AG-ReID.v2は、空中および地上の混合シナリオにおいて、人物Re-ID用に特別に設計されたデータセットである。 このデータセットは、1,615人のユニークな個人の100,502枚の画像で構成され、それぞれに一致するIDと15のソフト属性ラベルが付加されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-05T04:53:33Z)
• Whole-body Detection, Recognition and Identification at Altitude and Range [57.445372305202405]
  多様なデータセットに基づいて評価したエンドツーエンドシステムを提案する。 我々のアプローチでは、一般的な画像データセットで検出器を事前トレーニングし、BRIARの複雑なビデオや画像でそれを微調整する。 屋内・屋外・航空シナリオにおける様々な範囲や角度の異なる条件下で徹底的な評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T20:20:23Z)
• An Efficient Ensemble Explainable AI (XAI) Approach for Morphed Face Detection [1.2599533416395763]
  深層学習予測モデル(EfficientNet-Grad1)のより包括的な視覚的説明を提供するために,Ensemble XAIという新しい視覚的説明手法を提案する。 実験は、Face Research Lab London Set、Wide Multi-Channel Presentation Attack (WMCA)、Makeup induced Face Spoofing (MIFS)の3つの公開データセットで実施された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-23T13:43:06Z)
• Geometric-aware Pretraining for Vision-centric 3D Object Detection [77.7979088689944]
  GAPretrainと呼ばれる新しい幾何学的事前学習フレームワークを提案する。 GAPretrainは、複数の最先端検出器に柔軟に適用可能なプラグアンドプレイソリューションとして機能する。 BEVFormer法を用いて, nuScenes val の 46.2 mAP と 55.5 NDS を実現し, それぞれ 2.7 と 2.1 点を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T14:33:05Z)
• Expanding Accurate Person Recognition to New Altitudes and Ranges: The BRIAR Dataset [1.965868228519436]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T15:51:39Z)
• Multi-Modal Human Authentication Using Silhouettes, Gait and RGB [59.46083527510924]
  全体認証は、遠隔生体認証のシナリオにおいて有望なアプローチである。 本稿では,RGBデータとシルエットデータを組み合わせたDME(Dual-Modal Ensemble)を提案する。 DME内では、従来の歩行分析に使用される二重ヘリカル歩行パターンにインスパイアされたGaitPatternを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-08T15:17:32Z)
• Biometrics: Trust, but Verify [49.9641823975828]
  バイオメトリック認識は、世界中のさまざまなアプリケーションに爆発しました。 生体認証システムの様々なサブモジュールに関する多くの顕著な問題と懸念があります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-14T03:07:25Z)
• Generalized Iris Presentation Attack Detection Algorithm under Cross-Database Settings [63.90855798947425]
  プレゼンテーションアタックは、バイオメトリックなモダリティの大部分に大きな課題をもたらす。 本稿では,汎用的な深層学習に基づくプレゼンテーション攻撃検出ネットワークであるMVANetを提案する。 これはハイブリッドアルゴリズムの単純さと成功、あるいは複数の検出ネットワークの融合にインスパイアされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-25T22:42:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。