Expanding Accurate Person Recognition to New Altitudes and Ranges: The BRIAR Dataset

要約

近年、顔認識技術が大きく進歩しているのは、ディープラーニングモデルで使用するための大規模で複雑化したトレーニングデータセットが利用可能になったことが主な要因です。しかし、これらのデータセットは、一般的にニュースサイトやソーシャルメディアプラットフォームからかき集めた画像で構成されているため、より高度なセキュリティ、フォレンジック、および軍事用途での有用性は限られています。これらの用途では、より低い解像度、より長い距離、より高い視点が必要とされます。このような重要なニーズを満たすため、我々は、非常に厳しい条件下での生体認識技術の研究開発（R&D）に使用するために設計された大規模なマルチモーダル生体認識データセットの第1および第2のサブセットを収集し、キュレーションを行いました。このデータセットには、約1,000人の被験者を撮影した35万枚以上の静止画と1,300時間以上の動画が含まれています。このデータを収集するために、ニコンのデジタル一眼レフカメラ、様々な市販の監視カメラ、長時間の研究開発に特化したカメラ、グループ1およびグループ2のUAVプラットフォームを使用しました。目標は、最大1,000mまでの距離と高仰角から人物を正確に認識できるアルゴリズムの開発を支援することです。これらの進歩には、顔認識における最先端の技術の向上が含まれ、歩行や人体計測に基づく手法を用いた全身認識の分野における新たな研究をサポートすることになるであろう。本論文では、データセットの収集とキュレーションに用いた方法、および現段階でのデータセットの特徴について述べる。

要約(オリジナル)

Face recognition technology has advanced significantly in recent years due largely to the availability of large and increasingly complex training datasets for use in deep learning models. These datasets, however, typically comprise images scraped from news sites or social media platforms and, therefore, have limited utility in more advanced security, forensics, and military applications. These applications require lower resolution, longer ranges, and elevated viewpoints. To meet these critical needs, we collected and curated the first and second subsets of a large multi-modal biometric dataset designed for use in the research and development (R&D) of biometric recognition technologies under extremely challenging conditions. Thus far, the dataset includes more than 350,000 still images and over 1,300 hours of video footage of approximately 1,000 subjects. To collect this data, we used Nikon DSLR cameras, a variety of commercial surveillance cameras, specialized long-rage R&D cameras, and Group 1 and Group 2 UAV platforms. The goal is to support the development of algorithms capable of accurately recognizing people at ranges up to 1,000 m and from high angles of elevation. These advances will include improvements to the state of the art in face recognition and will support new research in the area of whole-body recognition using methods based on gait and anthropometry. This paper describes methods used to collect and curate the dataset, and the dataset’s characteristics at the current stage.

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