論文の概要: From Data to Insights: A Covariate Analysis of the IARPA BRIAR Dataset for Multimodal Biometric Recognition Algorithms at Altitude and Range
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01514v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 00:58:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 03:35:27.486766
- Title: From Data to Insights: A Covariate Analysis of the IARPA BRIAR Dataset for Multimodal Biometric Recognition Algorithms at Altitude and Range
- Title（参考訳）: データから洞察へ:高度と範囲における多モード生体認証アルゴリズムのためのIARPA BRIARデータセットの共変量解析
- Authors: David S. Bolme, Deniz Aykac, Ryan Shivers, Joel Brogan, Nell Barber, Bob Zhang, Laura Davies, David Cornett III,
- Abstract要約: 本稿では,IARPA BRIARデータセットにおける全身バイオメトリックス性能の融合に着目し,UAVプラットフォーム,高度位置,最大1000mに焦点をあてる。
データセットには、屋内画像や制御された歩行記録と比較して、屋外ビデオが含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.42292577384284
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper examines covariate effects on fused whole body biometrics performance in the IARPA BRIAR dataset, specifically focusing on UAV platforms, elevated positions, and distances up to 1000 meters. The dataset includes outdoor videos compared with indoor images and controlled gait recordings. Normalized raw fusion scores relate directly to predicted false accept rates (FAR), offering an intuitive means for interpreting model results. A linear model is developed to predict biometric algorithm scores, analyzing their performance to identify the most influential covariates on accuracy at altitude and range. Weather factors like temperature, wind speed, solar loading, and turbulence are also investigated in this analysis. The study found that resolution and camera distance best predicted accuracy and findings can guide future research and development efforts in long-range/elevated/UAV biometrics and support the creation of more reliable and robust systems for national security and other critical domains.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,IARPA BRIARデータセットにおける全身バイオメトリクスの融合性能に対する共変量の影響について検討し,特にUAVプラットフォーム,高度位置,距離1000mに着目した。
データセットには、屋内画像や制御された歩行記録と比較して、屋外ビデオが含まれている。
正規化生融合スコアは予測偽受け入れ率(FAR)に直接関連し、モデル結果の直感的な解釈手段を提供する。
線形モデルは生体計測アルゴリズムのスコアを予測するために開発され、その性能を分析し、高度と範囲の精度で最も影響力のある共変量を特定する。
この分析では, 気温, 風速, 太陽負荷, 乱流などの気象要因についても検討した。
この研究は、解像度とカメラ距離の予測精度と発見により、長距離/高高度/UAVバイオメトリックスにおける将来の研究と開発をガイドし、国家安全保障やその他の重要な領域のためのより信頼性が高く堅牢なシステムの構築を支援することが判明した。
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