論文の概要: Person Recognition at Altitude and Range: Fusion of Face, Body Shape and Gait

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04616v1
• Date: Wed, 07 May 2025 17:58:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:36.182282
• Title: Person Recognition at Altitude and Range: Fusion of Face, Body Shape and Gait
• Title（参考訳）: 高度・距離での人物認識:顔・体形・歩行の融合
• Authors: Feng Liu, Nicholas Chimitt, Lanqing Guo, Jitesh Jain, Aditya Kane, Minchul Kim, Wes Robbins, Yiyang Su, Dingqiang Ye, Xingguang Zhang, Jie Zhu, Siddharth Satyakam, Christopher Perry, Stanley H. Chan, Arun Ross, Humphrey Shi, Zhangyang Wang, Anil Jain, Xiaoming Liu,
• Abstract要約: FarSightは、顔認識のためのエンドツーエンドシステムで、顔、歩行、体形を横断する生体計測の手がかりを統合する。 FarSightは、4つのコアモジュールにまたがる新しいアルゴリズムを組み込んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.00430652562012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address the problem of whole-body person recognition in unconstrained environments. This problem arises in surveillance scenarios such as those in the IARPA Biometric Recognition and Identification at Altitude and Range (BRIAR) program, where biometric data is captured at long standoff distances, elevated viewing angles, and under adverse atmospheric conditions (e.g., turbulence and high wind velocity). To this end, we propose FarSight, a unified end-to-end system for person recognition that integrates complementary biometric cues across face, gait, and body shape modalities. FarSight incorporates novel algorithms across four core modules: multi-subject detection and tracking, recognition-aware video restoration, modality-specific biometric feature encoding, and quality-guided multi-modal fusion. These components are designed to work cohesively under degraded image conditions, large pose and scale variations, and cross-domain gaps. Extensive experiments on the BRIAR dataset, one of the most comprehensive benchmarks for long-range, multi-modal biometric recognition, demonstrate the effectiveness of FarSight. Compared to our preliminary system, this system achieves a 34.1% absolute gain in 1:1 verification accuracy (TAR@0.1% FAR), a 17.8% increase in closed-set identification (Rank-20), and a 34.3% reduction in open-set identification errors (FNIR@1% FPIR). Furthermore, FarSight was evaluated in the 2025 NIST RTE Face in Video Evaluation (FIVE), which conducts standardized face recognition testing on the BRIAR dataset. These results establish FarSight as a state-of-the-art solution for operational biometric recognition in challenging real-world conditions.
• Abstract（参考訳）: 非拘束環境における全身人物認識の問題に対処する。 この問題は、IARPAのバイオメトリック認識と高度と距離の同定(BRIAR)プログラムのような監視シナリオで発生し、バイオメトリックデータが長距離、高視角、大気環境下(例えば、乱流、高風速)で取得される。 この目的のために,顔,歩行,身体形状の相補的な生体情報を統合した個人認識システムであるFarSightを提案する。 FarSightは、4つのコアモジュールにまたがる新しいアルゴリズムを組み込んでいる。 これらのコンポーネントは、劣化した画像条件、大きなポーズとスケールのバリエーション、ドメイン間のギャップの下で凝集的に動作するように設計されている。 BRIARデータセットに関する大規模な実験は、長距離マルチモーダル生体認証のための最も包括的なベンチマークの1つであり、FarSightの有効性を実証している。 予備システムと比較して、1:1検証精度(TAR@0.1% FAR)が34.1%向上し、17.8%のクローズドセット識別(Rank-20)が増加し、34.3%のオープンセット識別誤り(FNIR@1% FPIR)が減少する。 さらに、FarSightは2025年のNIST RTE Face in Video Evaluation (FIVE)で評価され、BRIARデータセット上で標準化された顔認識テストを実行した。 これらの結果から、FarSightは現実世界の環境に挑戦する際のバイオメトリック認識のための最先端のソリューションとして確立されている。

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