Ensembles of exemplar-SVMs for video face recognition from a single sample per person
Ensembles d'exemplaires-SVM pour la reconnaissance faciale vidéo à partir d'un seul échantillon par personne
Bashbaghi, Saman et Granger, Eric et Sabourin, Robert et Bilodeau, Guillaume Alexandre
AVSS 2015 - 12th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance 2015
Résumé: Reconnaître le visage d'individus cibles dans une liste de surveillance fait partie des applications les plus difficiles de la vidéosurveillance, en particulier lorsque l'inscription est basée sur une image du visage fixe de référence. Outre la représentativité limitée des modèles de visage utilisés pour l'appariement, l'apparence des visages capturés dans les vidéos varie en raison des changements d'éclairage, de pose, d'échelles, etc., et de l'interopérabilité de la caméra. Un système multi-classifieur est proposé dans cet article pour une reconnaissance de visage (FR) solide sur image fixe basée sur de multiples représentations de visage. Un ensemble individuel spécifique de classificateurs exemplaires-SVM (e-SVM) est attribué à chaque personne cible, où chaque classificateur est formé à l'aide d'un visage de référence de haute qualité toujours par rapport à de nombreux visages de qualité inférieure d'individus non cibles capturés dans des vidéos. Diverses représentations de visage sont générées à partir de différents patchs isolés dans des images faciales et des descripteurs de visage qui sont robustes à divers facteurs de nuisance (par exemple, l'éclairage et la pose) couramment rencontrés dans les environnements de surveillance. Les sous-ensembles de caractéristiques discriminantes, les échantillons d'entraînement et les fonctions de fusion d'ensemble sont sélectionnés à l'aide de visages d'individus non cibles capturés dans des vidéos de la scène. Des expériences sur des vidéos de l'ensemble de données Chokepoint révèlent que l'ensemble proposé d'e-SVM surpasse les systèmes FR de pointe spécialisés pour le problème de l'échantillon unique par personne.
