Incremental update of biometric models in face-based video surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Video-based face recognition of individuals involves matching facial regions captured in video sequences against the model of individuals enrolled to a face recognition system. Due to a limited control over operational conditions, classification systems applied to face matching are confronted with complex pattern recognition environments that change over time. Therefore, the facial model of an individual tends to diverge from the underlying data distribution. Although a limited amount of reference data is often collected during initial enrollment, new samples often become available over time to update and refine models. In this paper, an adaptive ensemble of classifiers is proposed to update facial models in response to new reference samples. To avoid knowledge corruption linked to incremental learning of monolithic classifiers, and maintain a high level of performance, this ensemble exploits a learn-and-combine approach. In response to new reference samples, a new 2-class Probabilistic Fuzzy ARTMAP classifier is trained and combined to previously-trained classifiers in the ROC space. Iterative Boolean Combination is employed for fusion of 2-class classifiers of each individual in the decision space. Performance is assessed in terms of AUC accuracy and resource requirements under different incremental learning scenarios with new data extracted from the Faces in Action data set. Simulation results indicate that the proposed system significantly outperforms reference classifiers and ensembles for incremental learning.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».