Jump to content

FERET (технология распознавания лиц)

Программа технологии распознавания лиц ( FERET ) была спонсируемым правительством проектом, целью которого было создание крупной автоматической системы распознавания лиц для целей разведки, безопасности и правоохранительных органов. [1] Программа началась в 1993 году под совместным руководством доктора Гарри Векслера из Университета Джорджа Мейсона (GMU) и доктора Джонатона Филлипса из Армейской исследовательской лаборатории (ARL) в Адельфи, штат Мэриленд, и привела к разработке технологии распознавания лиц (FERET). ) база данных . [2] Цель программы FERET заключалась в продвижении области технологий распознавания лиц путем создания общей базы данных изображений лиц для использования исследователями и установления базового уровня производительности для алгоритмов распознавания лиц. [3]

Потенциальные области применения этой технологии распознавания лиц включают в себя: [1]

  • Автоматизированный поиск книг с кружками по фотографиям с камер наблюдения
  • Контроль доступа к объектам или оборудованию с ограниченным доступом
  • Проверка полномочий персонала на предмет биографических данных и допуска к секретной информации
  • Мониторинг аэропортов, пограничных переходов и безопасных производственных объектов для отдельных лиц
  • Обнаружение и регистрация множественных появлений людей на видео наблюдениях с течением времени.
  • Проверка личности в банкоматах
  • Поиск записей удостоверений личности с фотографией для обнаружения мошенничества

База данных FERET используется более чем 460 исследовательскими группами и в настоящее время управляется Национальным институтом стандартов и технологий (NIST) . [2] [4] К 2017 году база данных FERET использовалась для обучения программ искусственного интеллекта и алгоритмов компьютерного зрения распознаванию и сортировке лиц. [5]

Возникновение технологии распознавания лиц во многом приписывают Вудро Вильсону Бледсо и его работе в 1960-х годах, когда он разработал систему для идентификации лиц по базе данных из тысяч фотографий. [6] Программа FERET изначально задумывалась как способ объединить большой объем исследований в области технологий распознавания лиц в рамках стандартной базы данных. До запуска программы большинство исследователей создали собственную базу данных изображений лиц, адаптированную к их конкретной области исследований. Эти персональные базы данных были небольшими и обычно состояли из изображений менее чем 50 человек. Единственными заметными исключениями были следующие: [7]

Отсутствие общей базы данных затрудняло сравнение результатов исследований по распознаванию лиц в научной литературе, поскольку каждый отчет включал разные предположения, методы оценки и изображения. [2] В большинстве опубликованных статей не использовались изображения из общей базы данных и не следовали стандартному протоколу тестирования. В результате исследователи не смогли провести обоснованное сравнение производительности различных алгоритмов распознавания лиц. [8]

В сентябре 1993 года программу FERET возглавили доктор Гарри Векслер и доктор Джонатон Филлипс при спонсорской поддержке Программы развития технологий борьбы с наркотиками Министерства обороны США. [4] [8] через DARPA , где ARL выступал в качестве технического агента. [7] [9]

Первые изображения лиц для базы данных FERET были собраны с августа 1993 года по декабрь 1994 года, в период, известный как Фаза I. Первоначально изображения были сделаны с помощью 35-мм камеры на объектах GMU и ARL, и использовалась одна и та же физическая установка. в каждой фотосессии, чтобы изображения были последовательными. Для каждой особи снимки делались наборами, включая два вида спереди, правый и левый профиль, правый и левый четверть профиля, правый и левый полупрофиль, а иногда и в пяти дополнительных местах. [7] Таким образом, набор изображений состоял из 5–11 изображений на человека. [3] К концу этапа I в базе данных FERET было собрано 673 набора изображений, в результате чего общее количество изображений составило более 5000. [7]

В конце этапа I пяти организациям была предоставлена ​​возможность протестировать свой алгоритм распознавания лиц в недавно созданной базе данных FERET, чтобы сравнить их эффективность друг с другом. Пять главных исследователей были: [7]

  • Массачусетский технологический институт под руководством Алекса Пентленда
  • Университет Рутгерса под руководством Джозефа Уайлдера
  • Аналитическая научная компания (TASC), возглавляемая Гейлом Гордоном
  • Университет Иллинойса в Чикаго (UIC) и Университет Иллинойса в Урбана-Шампейн под руководством Льюиса Сэдлера и Томаса Хуанга.
  • USC под руководством Кристофа фон дер Мальсбурга

В ходе этой оценки главным исследователям были предоставлены три различных автоматических теста без вмешательства человека:

  1. Тест большой галереи, который служил для определения того, как алгоритмы работают с базой данных, когда она не была должным образом настроена.
  2. Тест на ложную тревогу, в ходе которого проверялось, насколько хорошо алгоритм отслеживает аэропорт на предмет подозреваемых террористов.
  3. Тест вращения, который измерял, насколько хорошо работал алгоритм, когда изображения человека в галерее имели разные позы по сравнению с изображениями в наборе зондов.

В большинстве тестовых испытаний алгоритмам, разработанным USC и MIT, удалось превзойти три других алгоритма оценки фазы I. [7]

Фаза II началась после фазы I, и за это время в базе данных FERET появилось больше наборов изображений лиц. К началу фазы II оценки в марте 1995 года база данных содержала 1109 наборов изображений, что в общей сложности составляло 8525 изображений 884 человек. [7] Во время второй оценки те же алгоритмы, что и на этапе I, были подвергнуты одному тесту. Однако теперь база данных содержала значительно больше повторяющихся изображений (463 по сравнению с предыдущими 60), что усложнило тест. [8]

После этого программа FERET вступила в фазу III, где в базу данных было добавлено еще 456 наборов изображений лиц. Оценка фазы III, которая состоялась в сентябре 1996 года, была направлена ​​​​не только на оценку прогресса алгоритмов со времени оценки фазы I, но также на выявление сильных и слабых сторон каждого алгоритма и определение будущих целей исследования. [8] К концу 1996 года в базе данных FERET накопилось в общей сложности 14 126 изображений лиц, принадлежащих 1199 различным людям, а также 365 повторяющихся наборов изображений. [3]

В результате программы FERET исследователи смогли установить общую основу для сравнения различных алгоритмов распознавания лиц и создать большую стандартную базу данных изображений лиц, открытую для исследований. [1]

В 2003 году DARPA выпустило 24-битную цветную версию изображений в высоком разрешении из базы данных FERET (существующая ссылка).

  1. ^ Jump up to: а б с Раусс, Патрик; Филипс, П. Джонатон; Гамильтон, Марк; ДеПерсия, Трент (26 февраля 1997 г.). Программа FERET (Технология распознавания лиц) . 25-й семинар AIPR: Новые применения компьютерного зрения. Том. 2962. стр. 253–263. Бибкод : 1997SPIE.2962..253R . дои : 10.1117/12.267831 .
  2. ^ Jump up to: а б с Фланаган, Патрисия А. (25 января 2011 г.). «Технология распознавания лиц (FERET)» . НИСТ . Проверено 11 июля 2018 г.
  3. ^ Jump up to: а б с П. Дж. Филлипс, Х. Мун, С. А. Ризви и П. Дж. Раусс (7 января 1999 г.). « Методология оценки FERET для алгоритмов распознавания лиц ». NISTIR 6264 и IEEE Trans. Анализ шаблонов и машинный интеллект , 22 (10), октябрь 2000 г.
  4. ^ Jump up to: а б Ли, Стэн; Джайн, Анил, ред. (2011). Справочник по распознаванию лиц . Спрингер-Верлаг Лондон. стр. 310–312. ISBN   9780857299314 .
  5. ^ Ху, Кейтлин (22 октября 2017 г.). «Гений» Макартура раскопал секретные изображения, которые ИИ использует, чтобы понять нас» . Кварц . Проверено 11 июля 2018 г.
  6. ^ Либби, Кристофер; Эренфельд, Джесси (18 февраля 2021 г.). «Технология распознавания лиц в 2021 году: маски, предвзятость и будущее здравоохранения» . Журнал медицинских систем . 45 (4): 39. дои : 10.1007/s10916-021-01723-w . ПМЦ   7891114 . ПМИД   33604732 .
  7. ^ Jump up to: а б с д и ж г Филлипс, П. Джонатон; Раусс, Патрик; Дер, Шандор (октябрь 1996 г.). «Разработка алгоритма распознавания FERET (технология распознавания лиц) и результаты испытаний» (PDF) . Исследовательская лаборатория армии США . Архивировано из оригинала (PDF) 10 июня 2017 г. Проверено 11 июля 2018 г. - через NIST.
  8. ^ Jump up to: а б с д Филлипс, П. Джонатон; Мун, Хёнджун; Раусс, Патрик; Ризви, С.А. (июнь 1997 г.). «Методология оценки FERET для алгоритмов распознавания лиц». Материалы конференции IEEE Computer Society по компьютерному зрению и распознаванию образов . IEEE. стр. 137–143. дои : 10.1109/CVPR.1997.609311 . ISBN  978-0-8186-7822-6 . S2CID   497801 .
  9. ^ Джонс, Хесси. «D-ID: этот стартап делает ставку на синтетические медиа, которые могут демократизировать создание контента в эпоху конфиденциальности» . Форбс . Проверено 28 февраля 2024 г.
[ редактировать ]
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 08d8a86617d130bc3f034f26f328a58a__1719865080
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/08/8a/08d8a86617d130bc3f034f26f328a58a.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
FERET (facial recognition technology) - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)