Att känna igen ansikten i okonstruerade videor är en uppgift av allt större betydelse. Även uppenbarligen relaterade till ansiktsigenkänning i stillbilder, har den sina egna unika egenskaper och algoritmiska krav. Under årens lopp har flera metoder föreslagits för detta problem, och några referensdatauppsättningar har samlats in för att underlätta studien. Det finns dock en stor skillnad mellan de faktiska tillämpningsbehoven och den nuvarande tekniken. I detta dokument ger vi följande bidrag. (a) Vi presenterar en omfattande databas över märkta videor av ansikten i utmanande, okontrollerade förhållanden (dvs "i det vilda"), "YouTube Faces" databasen, tillsammans med riktmärke, parmatchning tester 1. (b) Vi använder vårt riktmärke för att kartlägga och jämföra prestandan hos ett stort antal befintliga tekniker för ansiktsigenkänning av video. Slutligen, c) beskriver vi ett nytt set-to-set likhet mäter, Matched Bakgrund Likhet (MBGS). Denna likhet har visat sig avsevärt förbättra prestandan i jämförelsetesterna.
Varg och al. REF beskrev ett inställt likhetsmått med namnet matchad bakgrundslikviditet (MBGS).
Face recognition in unconstrained videos with matched background similarity
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}