Многократное биометрическое грандиозное испытание

Multiple Biometric Grand Challenge ( MBGC ) — биометрический проект. Его основная цель — улучшить производительность лиц и технологии распознавания радужной оболочки глаза как на неподвижных, так и на видеоизображениях, решая ряд сложных задач и оценивая их.

Фон

За последнее десятилетие многие правительственные и отраслевые организации перешли или движутся к внедрению автоматизированных биометрических технологий для обеспечения повышенной безопасности своих систем и объектов. Шесть США . Правительственные организации недавно спонсировали испытания Face Recognition Grand Challenge (FRGC), Face Recognition Vendor Test (FRVT) 2006 и Iris Challenge Evaluation (ICE) 2006. Результаты FRGC и FRVT 2006 зафиксировали улучшение эффективности распознавания лиц на два порядка. в полностью контролируемых условиях в течение последних 14 лет. Впервые ICE 2006 представил независимую оценку нескольких алгоритмов распознавания радужной оболочки глаза на одном и том же наборе данных. Однако для удовлетворения всего спектра эксплуатационных требований необходимы дальнейшие достижения в этих технологиях. Многие из этих требований касаются биометрических образцов, взятых в далеко не идеальных условиях, например:

Неподвижные изображения низкого качества
Видеоизображения высокого и низкого качества.
Изображения лица и радужной оболочки глаза, сделанные в различных условиях освещенности.
Изображения под углом или закрытые изображения

Основываясь на проблемах и парадигме оценки FRGC, FRVT 2006, ICE 2005 и ICE 2006, Multiple Biometric Grand Challenge (MBGC) будет решать эти проблемные области.

Обзор

Основная цель MBGC — исследовать, протестировать и улучшить эффективность технологии распознавания лиц и радужной оболочки глаз как на неподвижных, так и на видеоизображениях посредством ряда сложных задач и оценки. ^[1] MBGC стремится достичь этой цели через несколько областей развития технологий:

Распознавание лиц на фронтальных, реалистичных изображениях с высоким и низким разрешением.
Распознавание радужной оболочки глаза на видеофрагментах и изображениях под углом
Слияние лица и радужной оболочки (на уровне оценки и изображения)
Неограниченное распознавание лиц по фотографиям и видео
Распознавание видеопотоков ближнего инфракрасного диапазона (NIR) и высокой четкости (HD), передаваемых через порталы.

MBGC будет состоять из набора сложных задач, призванных улучшить текущее состояние технологий, и завершится запланированной независимой оценкой. Проблемы решения будут сосредоточены на трех основных областях:

Распознавание радужной оболочки глаза и лиц от Portal Video: цель — разработать алгоритмы, которые распознают людей по последовательностям изображений в ближнем инфракрасном диапазоне и видеопоследовательностям высокой четкости. Последовательности будут получены, когда люди проходят через портал.
Распознавание радужной оболочки глаза и лица по контролируемым изображениям: цель состоит в том, чтобы улучшить производительность изображений радужной оболочки глаза и лица. Данные о лицах будут представлять собой реальные изображения фронтальных лиц с высоким и низким разрешением. Изображения радужной оболочки будут состоять из неподвижных и видеопоследовательностей радужной оболочки.
Неподвижное и видеолицо: цель состоит в том, чтобы улучшить распознавание неограниченных видеопоследовательностей и неподвижных изображений, снятых на открытом воздухе.

Эти сложные задачи позволят объединить лицо и радужную оболочку как на уровне оценок, так и на уровне изображения.

Обзор структуры проблемы

Многократное грандиозное биометрическое испытание основано на предыдущих испытаниях, поставленных доктором П. Джонатоном Филлипсом. В частности, Grand Challenge по распознаванию лиц (FRGC) и Iris Challenge Evaluation (ICE 2005). Программный процесс решения задачи вызова заключается в следующем. Команда Challenge разрабатывает протоколы, задачи испытаний, подготавливает инфраструктуру испытаний и формирует необходимые наборы данных. Затем организации подписывают лицензии на получение данных и начинают разрабатывать технологии (в основном компьютерные алгоритмы), пытаясь решить различные задачи, поставленные исследовательской группой. Для продвижения и информирования различных участников и заинтересованных сторон Команда проводит семинары. На первом семинаре дается обзор задачи и знакомится с первым набором задач (обычно называемым Версией 1). Затем наборы данных передаются участвующим организациям, которые разрабатывают свои алгоритмы и отправляют результаты, о которых сообщают сами, обратно в исследовательскую группу в форме матриц сходства. Команда анализирует эти результаты, а затем проводит еще один семинар. На 2-м семинаре команда конкурса сообщает о результатах версии испытания 1 и выпускает версию испытания 2. Цикл повторяется, завершаясь заключительным семинаром. На этом этапе участникам предлагается предоставить не результаты, о которых они сообщают сами, а фактические исполняемые файлы (или SDK) для своих алгоритмов. Затем группа испытаний проводит эти алгоритмы через серию тестов на больших изолированных наборах данных. Этот этап в конечном итоге определяет уровни производительности алгоритмов участника. Группа составляет итоговый отчет, который используется промышленностью и правительствами для определения фактического состояния дел в конкретной области и предоставления участвующим организациям основы для демонстрации своей деятельности в этой области.

Вызов MBGC, версия 1

Версия 1 Multiple Biometric Challenge была выпущена в апреле 2008 года. Этот первоначальный набор задач преследовал следующие цели.

Ознакомить сообщество с проблемой и данными.
Познакомьте участников с протоколом и средой эксперимента.
Развивайте исследовательское сообщество, которое занимается этими проблемами.
1-я характеристика современного состояния.

Серия Версии 1 была разделена на три отдельные области с различными экспериментами в этих областях.

Портальный вызов
- Неподвижная радужная оболочка по сравнению с ближним инфракрасным диапазоном (NIR)
- Видеодиафрагма по сравнению с ближним инфракрасным диапазоном (NIR)
- Неподвижное лицо и видео высокой четкости (HD)
- Множественная биометрия (Fusion)
  - Неподвижное лицо/неподвижная радужная оболочка по сравнению с видео ближнего инфракрасного диапазона (NIR)/высокого разрешения (HD)
  - Неподвижное лицо/видео Ирисовая диафрагма в сравнении с видео ближнего инфракрасного диапазона (NIR)/видео высокой четкости (HD)

Результаты версии 1 были представлены в ноябре 2008 г. и доложены на 2-м семинаре MBGC в декабре 2008 г.

Вызов MBGC, версия 2

Версия 2 MBGC Challenge была выпущена в январе 2009 года. Результаты были представлены на семинаре в декабре 2009 года. ^[2]

Множественная биометрическая оценка (MBE)

Множественная биометрическая оценка (MBE) началась летом 2009 года. Целью MBE является проведение независимой оценки материалов MBGC на больших наборах секвестрированных данных.

Спонсоры

Агентство перспективных исследовательских проектов разведки (IARPA)
Целевая группа по биометрии Министерства обороны США (BTF) ^[3]
Министерство внутренней безопасности (DHS)
Отдел информационных услуг ФБР по уголовному правосудию
Рабочая группа технической поддержки (TSWG)

Ссылки

В этой статье использованы общедоступные материалы из NIST Multiple Biometric Grand Challenge . Национальный институт стандартов и технологий .

Сноски

^ Филлипс, П. Джонатон; Флинн, Патрик Дж.; Беверидж, Дж. Росс; Скраггс, В. Тодд; О'Тул, Элис Дж.; Болм, Дэвид; Бойер, Кевин В.; Дрейпер, Брюс А.; Гивенс, Джефф Х.; Луи, Юи Ман; Сахибзаде, Хасан; Скаллан, Джозеф А.; Веймер, Сэмюэл (2009). «Обзор Великой задачи множественной биометрии». Достижения в области биометрии . Конспекты лекций по информатике. Том. 5558. стр. 705–714. дои : 10.1007/978-3-642-01793-3_72 . ISBN 978-3-642-01792-6 . Проверено 18 декабря 2020 г.
^ «Продавцы принимают вызов». Биометрические технологии сегодня . Том. 2010, нет. 1. 8 февраля 2010 г. [январь 2010 г.]. стр. 11–12. дои : 10.1016/S0969-4765(10)70019-9 .
^ «Целевая группа по биометрии Министерства обороны США (BTF)» . Архивировано из оригинала 14 октября 2008 года.

Внешние ссылки

[1] Филлипс, П. Джонатон; Флинн, Патрик Дж.; Беверидж, Дж. Росс; Скраггс, В. Тодд; О'Тул, Элис Дж.; Болм, Дэвид; Бойер, Кевин В.; Дрейпер, Брюс А.; Гивенс, Джефф Х.; Луи, Юи Ман; Сахибзаде, Хасан; Скаллан, Джозеф А.; Веймер, Сэмюэл (2009). «Обзор Великой задачи множественной биометрии». Достижения в области биометрии . Конспекты лекций по информатике. Том. 5558. стр. 705–714. дои : 10.1007/978-3-642-01793-3_72 . ISBN 978-3-642-01792-6 . Проверено 18 декабря 2020 г.

[2] «Продавцы принимают вызов». Биометрические технологии сегодня . Том. 2010, нет. 1. 8 февраля 2010 г. [январь 2010 г.]. стр. 11–12. дои : 10.1016/S0969-4765(10)70019-9 .

[3] «Целевая группа по биометрии Министерства обороны США (BTF)» . Архивировано из оригинала 14 октября 2008 года.

[1]

[2]

[3]