複数の生体認証グランドチャレンジ
生体認証プロジェクト

マルチバイオメトリック・グランドチャレンジ（MBGC）は、生体認証プロジェクトです。主な目標は、一連のチャレンジ問題と評価を通して、静止画と動画の両方における顔と虹彩の認識技術の性能を向上させることです。

背景

過去 10 年間で、数多くの政府機関や業界団体が、システムや施設のセキュリティを強化するために、自動化された生体認証技術の導入を進めてきました。最近では、米国の6 つの政府機関が、顔認識グランド チャレンジ(FRGC)、顔認識ベンダー テスト(FRVT) 2006、および虹彩チャレンジ評価(ICE) 2006 を後援しました。FRGC と FRVT 2006 の結果では、過去 14 年間で、全面制御された状況下での顔認識のパフォーマンスが 2 桁向上したことが実証されています。ICE 2006 では、初めて、複数の虹彩認識アルゴリズムを同じデータ セットで独立して評価しました。ただし、運用要件をすべて満たすには、これらの技術をさらに進歩させる必要があります。これらの要件の多くは、次のような理想的とは言えない状況で取得された生体認証サンプルに重点を置いています。

  • 低品質の静止画像
  • 高品質と低品質のビデオ画像
  • さまざまな照明条件下で撮影された顔と虹彩の画像
  • 斜めまたは遮蔽された画像

FRGC、FRVT 2006、ICE 2005、ICE 2006 の課題と評価パラダイムを基に、Multiple Biometric Grand Challenge (MBGC) ではこれらの問題領域に取り組みます。

概要

MBGCの主な目標は、一連の課題解決と評価を通じて、静止画と動画の両方における顔と虹彩の認識技術の性能を調査、テストし、改善することです。[1] MBGCは、いくつかの技術開発分野を通じてこの目標を達成することを目指しています。

  • 静止した正面の、現実世界のような高解像度および低解像度画像での顔認識
  • ビデオシーケンスと斜め画像からの虹彩認識
  • 顔と虹彩の融合（スコアと画像レベル）
  • 静止画と動画からの制約のない顔認識
  • ポータルを通して撮影された近赤外線（NIR）および高解像度（HD）ビデオストリームからの認識

MBGCは、現在の技術水準の向上を目指した一連のチャレンジ課題で構成され、計画された独立した評価によって締めくくられます。チャレンジ課題は、以下の3つの主要分野に焦点を当てます。

  • ポータルビデオからの虹彩と顔認識：近赤外線画像シーケンスと高解像度ビデオシーケンスから人物を認識するアルゴリズムを開発することが目標です。これらのシーケンスは、人物がポータルを通過する際に取得されます。
  • 制御画像からの虹彩と顔認識：目標は、虹彩と顔画像の性能向上です。顔データは、現実世界に近い高解像度および低解像度の正面顔画像です。虹彩画像は、静止画および動画の虹彩シーケンスで構成されます。
  • 静止画と動画の顔: 目標は、制約のない屋外のビデオ シーケンスと静止画像からの認識を向上させることです。

これらのチャレンジ問題では、スコア レベルと画像レベルの両方で顔と虹彩を融合することができます。

課題問題構造の概要

マルチバイオメトリック・グランドチャレンジは、P. ジョナサン・フィリップス博士が主導した過去のチャレンジ、具体的には顔認識グランドチャレンジ（FRGC）と虹彩チャレンジ評価（ICE 2005）に基づいています。チャレンジ問題のプログラムプロセスは以下のとおりです。チャレンジチームは、プロトコルとチャレンジ問題を設計し、チャレンジインフラを整備し、必要なデータセットを作成します。その後、各組織はデータ受領のライセンスに署名し、チャレンジチームが提示する様々なチャレンジを解決するための技術（主にコンピュータアルゴリズム）の開発を開始します。様々な参加者や関係者に情報提供を行い、開発を進めるため、チームはワークショップを開催します。最初のワークショップでは、チャレンジの概要と最初のチャレンジ問題（通常バージョン1と呼ばれます）を紹介します。データセットは参加組織に公開され、参加組織はアルゴリズムを開発し、類似度マトリックスの形式で自己申告結果をチャレンジチームに提出します。チームはこれらの結果を分析し、次のワークショップを開催します。第2回ワークショップでは、チャレンジチームがチャレンジバージョン1の結果を報告し、チャレンジバージョン2を公開します。このサイクルが繰り返され、最終ワークショップで終了します。この段階では、参加者は自己報告の結果ではなく、アルゴリズムの実際の実行ファイル（またはSDK）を提出するよう求められます。チャレンジチームは、これらのアルゴリズムを大規模な隔離データセットで一連のテストにかけます。この段階で、参加者のアルゴリズムのパフォーマンスレベルが最終的に決定されます。チームから発行される最終レポートは、業界や政府が特定の分野における最新の技術水準を判断するために使用され、参加組織がその分野におけるパフォーマンスを示すための根拠となります。

MBGCチャレンジ バージョン1

マルチバイオメトリックチャレンジ バージョン 1 は、2008 年 4 月にリリースされました。この最初のチャレンジ問題セットの目標は次のとおりです。

  • 問題とデータをコミュニティに周知します。
  • 参加者にチャレンジプロトコルと実験環境を紹介します。
  • これらの問題に取り組む研究コミュニティを成長させます。
  • 最先端の技術の第 1 の特徴付け。

バージョン 1 シリーズは 3 つの異なる領域に分かれており、それぞれの領域でさまざまな実験が行われました。

  • ポータルチャレンジ
    • 静止虹彩と近赤外線（NIR）
    • ビデオアイリスと近赤外線（NIR）
    • 静止顔と高解像度（HD）ビデオ
    • 複数の生体認証（フュージョン）
      • 静止顔 / 静止虹彩と近赤外線 (NIR) / 高解像度 (HD) ビデオの比較
      • 静止画の顔 / 動画の虹彩と近赤外線（NIR） / 高解像度（HD）動画

バージョン 1 の結果は 2008 年 11 月に提出され、2008 年 12 月の MBGC 第 2 回ワークショップで報告されました。

MBGCチャレンジ バージョン2

MBGCチャレンジバージョン2は2009年1月にリリースされました。結果は2009年12月のワークショップで報告されました。[2]

多重生体認証評価（MBE）

多重生体認証評価 (MBE) は 2009 年夏に開始されました。MBE の目的は、大規模な隔離されたデータ セットに対する MBGC 提出物の独立した評価を実施することです。

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参考文献

パブリックドメイン この記事には、NIST Multiple Biometric Grand Challenge（米国国立標準技術研究所）のパブリック ドメイン コンテンツが組み込まれています。

脚注

  1. ^ Phillips, P. Jonathon; Flynn, Patrick J.; Beveridge, J. Ross; Scruggs, W. Todd; O'Toole, Alice J.; Bolme, David; Bowyer, Kevin W.; Draper, Bruce A.; Givens, Geof H.; Lui, Yui Man; Sahibzada, Hassan; Scallan, Joseph A.; Weimer, Samuel (2009). 「多重生体認証グランドチャレンジの概要」. 生体認証の進歩. コンピュータサイエンス講義ノート. 第5558巻. pp.  705– 714. doi : 10.1007/978-3-642-01793-3_72 . ISBN 978-3-642-01792-6. 2020年12月18日閲覧。
  2. ^ 「ベンダーが大きな課題に立ち向かう」『バイオメトリック・テクノロジー・トゥデイ』第2010巻第1号、2010年2月8日[2010年1月]、pp.  11– 12、doi :10.1016/S0969-4765(10)70019-9。
  3. ^ “DOD Biometrics Task Force (BTF)”. 2008年10月14日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  • MBGCウェブサイト
  • MBGCブログ
  • FRGCウェブサイト
  • FRVTウェブサイト
  • ICEウェブサイトは2006年6月2日にWayback Machineにアーカイブされています
  • 国立標準技術研究所
  • 情報高等研究計画局
  • 国土安全保障省
  • 技術サポートワーキンググループ（TSWG）
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