Tính khả dụng của dữ liệu video vừa là cơ hội vừa là thách thức đối với các cơ quan thực thi pháp luật. Các phương pháp nhận dạng khuôn mặt có thể đóng vai trò then chốt trong việc tìm kiếm tự động các đối tượng trong dữ liệu. Nghiên cứu này hướng đến việc biểu diễn hiệu quả các chuỗi khuôn mặt chất lượng thấp để cho phép tìm kiếm khuôn mặt nhanh chóng và chính xác. Các khái niệm mới về phân tích đa thang đo, tăng cường dữ liệu, hàm mất mát CNN và mô tả chuỗi dẫn đến những cải tiến so với các phương pháp hiện đại trên cảnh quay video giám sát.

Abstract:

The availability of video data is an opportunity and a challenge for law enforcement agencies. Face recognition methods can play a key role in the automated search for persons in the data. This work targets efficient representations of low-quality face sequences to enable fast and accurate face search. Novel concepts for multi-scale analysis, dataset augmentation, CNN loss function, and sequence description lead to improvements over state-of-the-art methods on surveillance video footage.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Herrmann, Christian
Thông tin nhan đề:	Video-to-Video Face Recognition for Low-Quality Surveillance Data
Nhà xuất bản:	KIT Scientific Publishing
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Điện tử - Viễn thông
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/62070
Mô tả vật lý:	153tr
Năm xuất bản:	2018