論文の概要: Expanding on the BRIAR Dataset: A Comprehensive Whole Body Biometric Recognition Resource at Extreme Distances and Real-World Scenarios (Collections 1-4)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14070v1
- Date: Thu, 23 Jan 2025 20:12:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-27 14:58:48.003607
- Title: Expanding on the BRIAR Dataset: A Comprehensive Whole Body Biometric Recognition Resource at Extreme Distances and Real-World Scenarios (Collections 1-4)
- Title（参考訳）: BRIARデータセットの拡張: 極端距離と実世界シナリオにおける包括的全身生体認証資源(コレクション1-4)
- Authors: Gavin Jager, David Cornett III, Gavin Glenn, Deniz Aykac, Christi Johnson, Robert Zhang, Ryan Shivers, David Bolme, Laura Davies, Scott Dolvin, Nell Barber, Joel Brogan, Nick Burchfield, Carl Dukes, Andrew Duncan, Regina Ferrell, Austin Garrett, Jim Goddard, Jairus Hines, Bart Murphy, Sean Pharris, Brandon Stockwell, Leanne Thompson, Matthew Yohe,
- Abstract要約: 近年,バイオメトリック認識アルゴリズムとオペレーティングシステムの現状が急速に進展している。
この技術は、極端な距離で識別を行う場合や、ビルの高架カメラやUAVに装着する場合など、従来とは異なる設定に応用される場合、依然として大きな被害を被る。
本稿では、これらの運用上の課題に対処する上で、現在注目されている最大のデータセットの拡張について要約する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5267473555334419
- License:
- Abstract: The state-of-the-art in biometric recognition algorithms and operational systems has advanced quickly in recent years providing high accuracy and robustness in more challenging collection environments and consumer applications. However, the technology still suffers greatly when applied to non-conventional settings such as those seen when performing identification at extreme distances or from elevated cameras on buildings or mounted to UAVs. This paper summarizes an extension to the largest dataset currently focused on addressing these operational challenges, and describes its composition as well as methodologies of collection, curation, and annotation.
- Abstract（参考訳）: バイオメトリック認識アルゴリズムとオペレーティングシステムの最先端技術は、近年急速に進歩し、より挑戦的な収集環境や消費者アプリケーションにおいて高い精度と堅牢性を提供している。
しかし、この技術は、極端な距離で識別を行う場合や、ビルの高層カメラやUAVに装着する場合など、従来と異なる設定で適用される場合、依然として大きな被害を被っている。
本稿では,現在これらの運用課題に対処している最大のデータセットの拡張について要約し,その構成と収集,キュレーション,アノテーションの方法論について述べる。
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