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マルチプルバイオメトリックグランドチャレンジ（MBGC）は、バイオメトリクスに関するプロジェクトです。その主な目的は、一連の課題と評価を通じて、静止画と動画の両方における顔認識および虹彩認識技術の性能を向上させることです。
過去10年間、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強化のために、自動生体認証技術の導入を進めてきた、あるいは進めている。米国政府機関6団体は最近、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、虹彩チャレンジ評価（ICE）2006を主催した。FRGCとFRVT 2006の結果は、正面からの制御された条件下での顔認識性能が過去14年間で2桁向上したことを示している。ICE 2006は、初めて同一データセット上で複数の虹彩認識アルゴリズムの独立した評価を行った。しかし、あらゆる運用要件を満たすには、これらの技術のさらなる進歩が必要である。これらの要件の多くは、例えば以下のような、理想的とは言えない条件下で取得された生体認証サンプルに焦点を当てている。
FRGC、FRVT 2006、ICE 2005、ICE 2006の課題と評価のパラダイムに基づいて、マルチプルバイオメトリックグランドチャレンジ（MBGC）はこれらの問題領域に取り組みます。
MBGCの主な目標は、一連の課題と評価を通じて、静止画と動画の両方における顔認識および虹彩認識技術の性能を調査、テスト、改善することです。[ 1 ] MBGCはこの目標を、いくつかの技術開発分野を通じて達成しようとしています。
MBGCは、現在の技術水準を向上させることを目的とした一連の課題問題で構成され、計画された独立評価で締めくくられます。課題問題は、主に次の3つの分野に焦点を当てます。
これらの難易度の高い問題では、スコアレベルと画像レベルの両方で、顔と虹彩の融合が可能になります。
マルチプル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に基づいています。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）です。チャレンジ問題のプログラムプロセスは次のとおりです。チャレンジチームは、プロトコル、チャレンジ問題を設計し、チャレンジインフラストラクチャを準備し、必要なデータセットを構成します。次に、組織はデータを受け取るためのライセンスに署名し、チャレンジチームが提示したさまざまな課題を解決するために、テクノロジー（主にコンピュータアルゴリズム）の開発を開始します。さまざまな参加者と関係者に情報を提供し、進歩を促すために、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、チャレンジの概要を説明し、最初のチャレンジ問題セット（通常はバージョン1と呼ばれます）を紹介します。次に、データセットが参加組織にリリースされ、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報告の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、別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をリリースします。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、参加者は自己申告の結果ではなく、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に対して一連のテストで実行します。この段階で、参加者のアルゴリズムの性能レベルが最終的に決定されます。チームは最終報告書を発行し、産業界や政府はこの報告書を用いて、特定の分野における最新技術の現状を把握し、参加組織がその分野における自社の実績を示すための根拠とします。
マルチプル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には、以下の目標がありました。
バージョン1シリーズは3つの異なる分野に分けられ、それぞれの分野の下で様々な実験が行われた。
バージョン1の結果は2008年11月に提出され、2008年12月に開催されたMBGC第2回ワークショップで報告された。
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）は2009年夏に開始されました。MBEの目的は、大規模な非公開データセットに関するMBGC提出書類を独立した立場で評価することです。
この記事には、NIST Multiple Biometric Grand Challengeのパブリックドメイン資料が含まれています。米国国立標準技術研究所。