論文の概要: Long-Range Biometric Identification in Real World Scenarios: A Comprehensive Evaluation Framework Based on Missions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01540v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 02:17:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 03:21:06.682829
- Title: Long-Range Biometric Identification in Real World Scenarios: A Comprehensive Evaluation Framework Based on Missions
- Title（参考訳）: 実世界シナリオにおける長距離生体認証:ミッションに基づく総合的評価フレームワーク
- Authors: Deniz Aykac, Joel Brogan, Nell Barber, Ryan Shivers, Bob Zhang, Dallas Sacca, Ryan Tipton, Gavin Jager, Austin Garret, Matthew Love, Jim Goddard, David Cornett III, David S. Bolme,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.557368031775717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The considerable body of data available for evaluating biometric recognition systems in Research and Development (R\&D) environments has contributed to the increasingly common problem of target performance mismatch. Biometric algorithms are frequently tested against data that may not reflect the real world applications they target. From a Testing and Evaluation (T\&E) standpoint, this domain mismatch causes difficulty assessing when improvements in State-of-the-Art (SOTA) research actually translate to improved applied outcomes. This problem can be addressed with thoughtful preparation of data and experimental methods to reflect specific use-cases and scenarios. To that end, this paper evaluates research solutions for identifying individuals at ranges and altitudes, which could support various application areas such as counterterrorism, protection of critical infrastructure facilities, military force protection, and border security. We address challenges including image quality issues and reliance on face recognition as the sole biometric modality. By fusing face and body features, we propose developing robust biometric systems for effective long-range identification from both the ground and steep pitch angles. Preliminary results show promising progress in whole-body recognition. This paper presents these early findings and discusses potential future directions for advancing long-range biometric identification systems based on mission-driven metrics.
- Abstract（参考訳）: 研究開発(R\&D)環境における生体認証システムの評価に利用できる膨大な量のデータは、目標性能ミスマッチの一般的な問題に寄与している。
バイオメトリックアルゴリズムは、ターゲットとする現実世界のアプリケーションを反映しないデータに対して頻繁にテストされる。
テスト・アンド・アセスメント(T\&E)の観点からすると、このドメインミスマッチは、ステート・オブ・ザ・アーツ(SOTA)研究の改善が実際に適用結果に変換される場合、評価が難しい。
この問題は、特定のユースケースやシナリオを反映するデータと実験的な方法の思慮深い準備によって解決できる。
そこで本研究では,テロ対策,重要インフラ施設の保護,軍事力の保護,国境警備など,様々な応用分野を支援できる範囲と高度の個人を特定するための研究ソリューションの評価を行った。
画像の品質問題や顔認識への依存といった課題を,バイオメトリックな唯一のモダリティとして解決する。
顔と体の特徴を融合させることにより,地面と急ピッチの両角度から有効な長距離識別のための頑健な生体計測システムを提案する。
予備結果は全身認識の進歩が有望であることを示している。
本稿では,これらの早期発見を概説し,ミッション駆動計測に基づく長距離生体認証システムの実現に向けた今後の方向性について考察する。
関連論文リスト
- Model-Agnostic Utility-Preserving Biometric Information Anonymization [9.413512346732768]
近年のセンサ技術と機械学習技術の急速な進歩は、人々のバイオメトリックスの普遍的な収集と利用を引き起こしている。
生体認証の利用は、本質的なセンシティブな性質と、センシティブな情報を漏洩するリスクが高いため、深刻なプライバシー上の懸念を引き起こしている。
本稿では,生体データに対して,その感度特性を抑え,下流機械学習による解析に関連のある特徴を保持することで,生体データを匿名化できる新しいモダリティ非依存型データ変換フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T21:21:40Z) - Deep Learning-Based Object Pose Estimation: A Comprehensive Survey [73.74933379151419]
ディープラーニングに基づくオブジェクトポーズ推定の最近の進歩について論じる。
また、複数の入力データモダリティ、出力ポーズの自由度、オブジェクト特性、下流タスクについても調査した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-13T14:44:22Z) - Cross-Database Liveness Detection: Insights from Comparative Biometric
Analysis [20.821562115822182]
生検は生検と生検を区別する能力である。
本研究は, 生活度検出モデルの総合的な評価を行う。
私たちの研究は、バイオメトリックセキュリティの進化するリズムをナビゲートするための青写真を提供しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-29T15:32:18Z) - Reversing the Irreversible: A Survey on Inverse Biometrics [1.9933615728711718]
現在では、保護されていないテンプレートからボナファイドのものと一致する合成サンプルを再構築することは、受け入れられている事実である。
このリバースエンジニアリングプロセスは、2つの異なる角度から生体認証システムに深刻な脅威をもたらす。
バイオメトリックステークホルダーは、過去15年間に、逆バイオメトリックスに関連するさまざまな側面を分析する多くの作品を生み出してきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-05T15:32:40Z) - FarSight: A Physics-Driven Whole-Body Biometric System at Large Distance
and Altitude [67.55994773068191]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-29T16:14:27Z) - Human Body Pose Estimation for Gait Identification: A Comprehensive
Survey of Datasets and Models [4.17510581764131]
個人識別は特にセキュリティ領域において大きな注目を集めている問題である。
顔画像、シルエット画像、ウェアラブルセンサーの利用など、人物識別に対処するいくつかのレビュー研究がある。
従来のアプローチの課題を克服しながら、骨格に基づく人物識別が人気を博しているが、既存の調査では歩行識別に対する骨格に基づくアプローチの包括的なレビューが欠如している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T07:30:00Z) - A Survey on Computer Vision based Human Analysis in the COVID-19 Era [58.79053747159797]
新型コロナウイルスの出現は、社会全体だけでなく、個人の生活にも大きく影響している。
マスクやソーシャルディスタンシングの義務、公共空間での定期消毒、スクリーニングアプリケーションの使用など、さまざまな予防策が世界中で導入されている。
これらの発展は、(i)視覚データの自動解析による予防対策の支援、(ii)生体認証などの既存の視覚ベースのサービスの正常な操作を容易にする、新しいコンピュータビジョン技術の必要性を喚起した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-07T17:20:39Z) - Benchmarking Quality-Dependent and Cost-Sensitive Score-Level Multimodal
Biometric Fusion Algorithms [58.156733807470395]
本稿では,BioSecure DS2 (Access Control) 評価キャンペーンの枠組み内で実施したベンチマーク研究について報告する。
キャンペーンは、約500人の中規模施設における物理的アクセス制御の適用を目標とした。
我々の知る限りでは、これは品質ベースのマルチモーダル融合アルゴリズムをベンチマークする最初の試みである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-17T13:39:48Z) - Quality Measures in Biometric Systems [67.6699940572256]
品質はセキュリティにおいて重要な問題であり、特に監視カメラ、鑑識、携帯機器、インターネット経由でのリモートアクセスを含む有害なシナリオにおいて問題となる。
本稿では, バイオメトリックスの品質に悪影響を及ぼす要因, 克服方法, バイオメトリックスシステムに品質対策を組み込む方法について分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-17T13:28:07Z) - 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)
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。