El programa de Tecnología de Reconocimiento Facial ( FERET ) fue un proyecto patrocinado por el gobierno que tenía como objetivo crear un gran sistema automático de reconocimiento facial con fines de inteligencia, seguridad y aplicación de la ley. [1] El programa comenzó en 1993 bajo el liderazgo combinado del Dr. Harry Wechsler en la Universidad George Mason (GMU) y el Dr. Jonathan Phillips en el Laboratorio de Investigación del Ejército (ARL) en Adelphi, Maryland y resultó en el desarrollo del Reconocimiento Facial Base de datos de tecnología (FERET) . [2] El objetivo del programa FERET era avanzar en el campo de la tecnología de reconocimiento facial.estableciendo una base de datos común de imágenes faciales para que los investigadores la utilicen y estableciendo una línea de base de rendimiento para los algoritmos de reconocimiento facial. [3]
Las áreas potenciales en las que se podría utilizar esta tecnología de reconocimiento facial incluyen: [1]
- Búsqueda automatizada de libros de taza utilizando fotos de vigilancia
- Controlar el acceso a instalaciones o equipos restringidos
- Verificación de las credenciales del personal en busca de antecedentes y autorizaciones de seguridad.
- Monitoreo de aeropuertos, cruces fronterizos e instalaciones de fabricación seguras para individuos particulares
- Encontrar y registrar múltiples apariciones de individuos a lo largo del tiempo en videos de vigilancia
- Verificación de identidades en cajeros automáticos
- Búsqueda de registros de identificación con foto para la detección de fraudes
La base de datos FERET ha sido utilizada por más de 460 grupos de investigación y actualmente es administrada por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) . [2] [4] Para 2017, la base de datos FERET se ha utilizado para entrenar programas de inteligencia artificial y algoritmos de visión por computadora para identificar y clasificar rostros. [5]
Historia
El programa FERET comenzó como una forma de unificar un gran cuerpo de investigación de tecnología de reconocimiento facial en una base de datos estándar. Antes del inicio del programa, la mayoría de los investigadores crearon su propia base de datos de imágenes faciales que estaba en sintonía con su propia área específica de estudio. Estas bases de datos personales eran pequeñas y generalmente consistían en imágenes de menos de 50 personas. Las únicas excepciones notables fueron las siguientes: [6]
- La base de datos de Alex Pentland de alrededor de 7500 imágenes faciales en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT)
- Base de datos de Joseph Wilder de alrededor de 250 personas en la Universidad de Rutgers
- Base de datos de Christoph von der Malsburg de alrededor de 100 imágenes faciales en la Universidad del Sur de California (USC)
La falta de una base de datos común hizo que fuera difícil comparar los resultados de los estudios de reconocimiento facial en la literatura científica porque cada informe incluía diferentes suposiciones, métodos de puntuación e imágenes. [2] La mayoría de los artículos que se publicaron no utilizaron imágenes de una base de datos común ni siguieron un protocolo de prueba estándar. Como resultado, los investigadores no pudieron hacer comparaciones informadas entre el desempeño de diferentes algoritmos de reconocimiento facial. [7]
En septiembre de 1993, el programa FERET fue encabezado por el Dr. Harry Wechsler y el Dr. Jonathan Phillips bajo el patrocinio del Programa de Desarrollo de Tecnología Antidrogas del Departamento de Defensa de los Estados Unidos. [4] [7]
Fase I
Las primeras imágenes faciales para la base de datos FERET se recopilaron entre agosto de 1993 y diciembre de 1994, un período de tiempo conocido como Fase I. Las imágenes se tomaron inicialmente con una cámara de 35 mm en las instalaciones de GMU y ARL, y se utilizó la misma configuración física. en cada sesión de fotografía para mantener las imágenes consistentes. Para cada individuo, las imágenes se tomaron en conjuntos, que incluían dos vistas frontales, un perfil derecho e izquierdo, un perfil de un cuarto derecho e izquierdo, un perfil medio derecho e izquierdo y, a veces, en cinco ubicaciones adicionales. [6] Por lo tanto, un conjunto de imágenes constaba de 5 a 11 imágenes por persona. [3] Al final de la Fase I, la base de datos FERET había recopilado 673 conjuntos de imágenes, lo que resultó en más de 5000 imágenes en total. [6]
Al final de la Fase I, cinco organizaciones tuvieron la oportunidad de probar su algoritmo de reconocimiento facial en la base de datos FERET recién creada para comparar su desempeño entre sí. Los cinco investigadores principales fueron: [6]
- MIT, dirigido por Alex Pentland
- Universidad de Rutgers, dirigida por Joseph Wilder
- The Analytic Science Company (TASC), dirigida por Gale Gordon
- La Universidad de Illinois en Chicago (UIC) y la Universidad de Illinois en Urbana-Champaigne, dirigida por Lewis Sadler y Thomas Huang
- USC, dirigido por Christoph von der Malsburg
Durante esta evaluación, se realizaron tres pruebas automáticas diferentes a los investigadores principales sin intervención humana:
- La prueba de la galería grande, que sirvió para establecer una línea de base sobre el rendimiento de los algoritmos en una base de datos cuando no se ha ajustado correctamente.
- La prueba de falsa alarma, que probó qué tan bien el algoritmo monitoreaba un aeropuerto en busca de presuntos terroristas.
- La prueba de rotación, que midió qué tan bien se desempeñó el algoritmo cuando las imágenes de un individuo en la galería tenían poses diferentes en comparación con las del conjunto de sondas.
Para la mayoría de los ensayos de prueba, los algoritmos desarrollados por la USC y el MIT lograron superar a los otros tres algoritmos para la evaluación de la Fase I. [6]
Fase II
La Fase II comenzó después de la Fase I, y durante este tiempo, la base de datos FERET adquirió más conjuntos de imágenes faciales. Al comienzo de la evaluación de la Fase II en marzo de 1995, la base de datos contenía 1109 conjuntos de imágenes para un total de 8525 imágenes de 884 individuos. [6] Durante la segunda evaluación, los mismos algoritmos de la evaluación de la Fase I recibieron una única prueba. Sin embargo, la base de datos ahora contiene significativamente más imágenes duplicadas (463, en comparación con las 60 anteriores), lo que hace que la prueba sea más desafiante. [7]
Fase III
Posteriormente, el programa FERET entró en la Fase III donde se agregaron otros 456 conjuntos de imágenes faciales a la base de datos. La evaluación de la Fase III, que tuvo lugar en septiembre de 1996, tuvo como objetivo no solo medir el progreso de los algoritmos desde la evaluación de la Fase I, sino también identificar las fortalezas y debilidades de cada algoritmo y determinar los objetivos futuros de la investigación. [7] A finales de 1996, la base de datos FERET había acumulado un total de 14,126 imágenes faciales pertenecientes a 1199 personas diferentes, así como 365 conjuntos de imágenes duplicadas. [3]
Como resultado del programa FERET, los investigadores pudieron establecer una línea de base común para comparar diferentes algoritmos de reconocimiento facial y crear una gran base de datos estándar de imágenes faciales que está abierta a la investigación. [1]
En 2003, DARPA lanzó una versión en color de alta resolución y 24 bits de las imágenes en la base de datos FERET (referencia existente).
Referencias
- ^ a b c Rauss, Patrick; Philips, Jonathan; Hamilton, Mark; DePersia, Trent (26 de febrero de 1997). Programa FERET (tecnología de reconocimiento facial) . 25º Taller AIPR: Aplicaciones emergentes de la visión artificial. 2962 . págs. 253-263. Código Bibliográfico : 1997SPIE.2962..253R . doi : 10.1117 / 12.267831 .
- ^ a b c Flanagan, Patricia A. (25 de enero de 2011). "Tecnología de reconocimiento facial (FERET)" . NIST . Consultado el 11 de julio de 2018 .
- ↑ a b c P. J. Phillips, H. Moon, SA Rizvi y PJ Rauss (7 de enero de 1999). " La metodología de evaluación FERET para algoritmos de reconocimiento facial ". NISTIR 6264 y IEEE Trans. Patern Analysis and Machine Intelligence , 22 (10), octubre de 2000.
- ^ a b Li, Stan; Jain, Anil, eds. (2011). Manual de reconocimiento facial . Springer-Verlag Londres. págs. 310–312. ISBN 9780857299314 .
- ^ Hu, Caitlin (22 de octubre de 2017). "Un genio de MacArthur" desenterró las imágenes secretas que utiliza la IA para darnos sentido " . Cuarzo . Consultado el 11 de julio de 2018 .
- ^ a b c d e f Phillips, P. Jonathon; Rauss, Patrick; Der, Sandor (octubre de 1996). "Resultados de la prueba y desarrollo del algoritmo de reconocimiento FERET (tecnología de reconocimiento facial)" (PDF) . Laboratorio de Investigación del Ejército de EE. UU. , A través de NIST.
- ^ a b c d Phillips, P. Jonathon; Moon, Hyeonjoon; Rauss, Patrick; Rizvi, SA (junio de 1997). "La metodología de evaluación FERET para algoritmos de reconocimiento facial". Actas de la Conferencia de la Sociedad de Computadoras IEEE sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones . IEEE: 137–143. doi : 10.1109 / CVPR.1997.609311 . ISBN 978-0-8186-7822-6.
enlaces externos
- Sitio web de FERET NIST
- Base de datos de color FERET
- Documentos de FERET NIST