A hierarchical training and identification method using Gaussian process models for face recognition in videos
Notice bibliographique
Résumé
In a video based face identification task, a sequence of frames can be utilized to identify the subject in the video. The information extracted from frames can provide samples of the subject in different head poses and facial expressions and under various lighting conditions which enriches the training process. However, some of these frames may not be useful for identification due to noise from various sources (such as occlusion, low resolution, and face tracking errors). It is important to reduce the effect of noisy samples by designing a representation structure that is capable of alleviating the noise in each sequence, complemented by developing a recognition procedure that rejects the wrong decisions affected by noise. In this paper we propose a sequence representation called Ensemble of Abstract Sequence Representatives (EASR) that is aimed at reducing the effect of noisy frames in a sequence. EASRs are used to guide the sampling process in a learning scheme called specialization - generalization which is used to train an ensemble of binary Gaussian Process (GP) models. Identification is done using: (i) the similarity between the EASRs of the gallery and probe images, and (ii) the label provided by the ensemble of GP classifier models. Evaluation of our approach on three publicly available benchmark datasets demonstrates significantly better performance compared to the state-of-the-art.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».