El reconocimiento de proveedores de prueba de la cara (FRVT) fue una serie de evaluaciones independientes a gran escala de los sistemas de reconocimiento facial realizado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología en 2000, 2002, 2006, 2010, 2013 y 2017. Las evaluaciones anteriores de la serie fueron la cara Evaluaciones de Tecnología de Reconocimiento (FERET) en 1994, 1995 y 1996. El proyecto se encuentra ahora en un estado en curso con informes periódicos, [1] y continúa creciendo en alcance. Ahora incluye pruebas de evaluación facial en video (FIVE), detección de morphing facial y pruebas de efectos demográficos (por ejemplo, edad, sexo y raza). [2]
Prueba de proveedor de reconocimiento facial 2006
El objetivo principal del FRVT 2006 fue medir el progreso de los sistemas / algoritmos prototipo y los sistemas comerciales de reconocimiento facial desde FRVT 2002. FRVT 2006 evaluó el desempeño en:
- Imágenes fijas de alta resolución (5 a 6 megapíxeles)
- Exploraciones faciales en 3D
- Imágenes faciales fijas de múltiples muestras
- Algoritmos de preprocesamiento que compensan la pose y la iluminación
Para garantizar una evaluación precisa, el FRVT 2006 midió el rendimiento con datos secuestrados (datos no vistos previamente por los investigadores o desarrolladores). Se empleó un conjunto de datos estándar y una metodología de prueba para que todos los participantes fueran evaluados de manera uniforme. El gobierno proporcionó tanto los datos de prueba como el entorno de prueba a los participantes. El entorno de prueba se denominó Entorno de experimentación biométrica (BEE). El BEE fue la infraestructura FRVT 2006. Le permitió al experimentador concentrarse en el experimento simplificando la gestión de datos de prueba, la configuración del experimento y el procesamiento de los resultados.
El FRVT 2006 fue patrocinado por varias agencias del gobierno de los EE. UU. Y fue realizado y administrado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST).
Uno de los objetivos del FRVT 2006 fue determinar de forma independiente si se lograron los objetivos del Gran desafío de reconocimiento facial (FRGC). El FRGC fue un proyecto de desarrollo de algoritmo separado diseñado para promover y avanzar la tecnología de reconocimiento facial que respalda los esfuerzos de reconocimiento facial existentes en el gobierno de los EE. UU. Uno de los objetivos del FRGC era desarrollar algoritmos de reconocimiento facial capaces de funcionar en un orden de magnitud mejor que el FRVT 2002. El FRGC se llevó a cabo desde mayo de 2004 hasta marzo de 2006. Los datos del FRGC todavía están disponibles para los investigadores de reconocimiento facial. Para obtener datos de FRGC, los participantes potenciales deben firmar las licencias requeridas y seguir las reglas de liberación de datos de FRGC. Para solicitar un conjunto de datos de FRGC, siga las instrucciones que se encuentran en la "Página web de FRGC".
Protocolo FRVT 2006
Protocolo FRVT 2006
Firmas de llamadas ejecutables de FRVT 2006
Convención de denominación de ejecutables FRVT 2006
Resultados FRVT 2006
Los resultados a gran escala de FRVT 2006 están disponibles en el informe de evaluación combinado de resultados a gran escala de FRVT 2006 e ICE 2006. Evalúa los algoritmos basándose en las aportaciones de 22 organizaciones en 10 países diferentes, y muchas envían múltiples algoritmos. Sin embargo, solo aquellos que completaron con éxito las pruebas a gran escala se documentan en este informe. El informe muestra cómo las tasas de error para los mejores algoritmos han mejorado en órdenes de magnitud a lo largo de los años, desde una Tasa de Rechazo Falso (FRR) de 0.79 a una Tasa de Aceptación Falsa (FAR) de 0.001 en 1993, a una FRR = 0.01 para FAR = 0,001 en 2006. Parte de esta mejora se debe a imágenes faciales de mayor calidad. Los mejores resultados de 2006 fueron para "imágenes fijas de muy alta resolución" (6 Mp) e imágenes en 3D. [3]
Desafío de premios de reconocimiento facial 2017
El Face Recognition Prize Challenge (FRPC) evaluó los algoritmos de reconocimiento facial en fotografías recopiladas sin restricciones estrictas de calidad, por ejemplo, imágenes recopiladas de personas que no cooperan o no saben que fueron fotografiadas. Los premios fueron otorgados tanto por verificación como por identificación. El mejor algoritmo de verificación tenía una tasa de falsas coincidencias FNMR de 0,22 a una tasa de falsas coincidencias FMR de 0,001. También se otorgaron premios por velocidad y por verificación frente a un conjunto de fotografías de retratos cooperativas. [4]
Prueba de proveedor de reconocimiento facial (FRVT) En curso
FRVT Ongoing ahora tiene aproximadamente 200 algoritmos de reconocimiento facial y pruebas con al menos seis colecciones de fotografías [5] con múltiples fotografías de más de 8 millones de personas. Los mejores algoritmos para la verificación 1: 1 dan tasas de falsas no coincidencias de 0,0003 a tasas de falsas coincidencias de 0,0001 en imágenes de visa de alta calidad. [6]
Programas adicionales:
- FRVT: EFECTOS DEMOGRÁFICOS : efectos de las diferencias demográficas (p. Ej., Edad, sexo, raza) sobre el rendimiento del algoritmo.
- FRVT MORPH: detección de morphing facial, especialmente en lo que respecta a la emisión de credenciales fotográficas.
- FACE Challenges : reconocimiento de personas a partir de fotografías publicadas en las redes sociales.
- Face in Video Evaluation (FIVE) : capacidad de los algoritmos para identificar o ignorar personas a partir de fuentes de video, muchas veces en las que la persona no coopera activamente con el propósito de reconocimiento facial, es decir, "en la naturaleza".
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Referencias
- ^ [email protected] (14 de diciembre de 2016). "Prueba de proveedor de reconocimiento facial (FRVT) en curso" . NIST . Consultado el 22 de febrero de 2020 .
- ^ [email protected] (8 de julio de 2010). "Prueba de proveedor de reconocimiento facial (FRVT)" . NIST . Consultado el 22 de febrero de 2020 .
- ^ Resultados a gran escala de FRVT 2006 e ICE 2006, marzo de 2007 , figura 1 en la p. 5, capítulo 3 sobre la calidad de la imagen
- ^ "Informe Nist Interagencial 8197" (PDF) . NIST . 2017-11-22.
- ^ Grother, Patrick; Ngan, Mei; Hanaoka, Kayee (19 de noviembre de 2019). "Prueba continua del proveedor de reconocimiento facial (FRVT), parte 1: verificación" (PDF) . Instituto Nacional de Estándares y Tecnología . Consultado el 22 de febrero de 2020 .
- ^ Verificación FRVT 1: 1 , a partir del 25 de marzo de 2000]
enlaces externos
- Sitio web de MBGC
- Blog de MBGC
- Sitio web de FRGC
- Sitio web de FRVT
- Resultados a gran escala de FRVT 2006 e ICE 2006
- Sitio web de ICE
- Instituto Nacional de Estándares y Tecnología
- Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia
- Departamento de Seguridad Nacional
- División de Servicios de Información de Justicia Criminal del FBI
- Grupo de trabajo de soporte técnico (TSWG)
- Instituto Nacional de Justicia