Vi utvecklar en syn-normalisering strategi för multi-vy ansikte och gångigenkänning. Ett bildbaserat visuellt skrov (IBVH) beräknas från en uppsättning monokulära vyer och används för att göra virtuella vyer för spårning och igenkänning. Vi bestämmer kanoniska synpunkter genom att undersöka 3-0 struktur, utseende (textur) och rörelse av den rörliga personen. För optimal ansiktsigenkänning placerar vi virtuella kameror för att fånga ansikte utåt; för gångigenkänning placerar vi virtuella kameror för att fånga en sida av personen. Flera kameror kan återges samtidigt, och kamerans position uppdateras dynamiskt när personen rör sig genom arbetsytan. Bildsekvenser från varje kanonisk vy skickas till en omodijied ansikte eller gångigenkänning algoritm. Vi visar att vårt tillvägagångssätt ger större igenkänningsnoggrannhet än vad som erhålls med hjälp av de onormaliserade inmatningssekvenserna, och att integrerad igenkänning av ansikte och gång ger förbättrad performans över antingen modalitet ensam. Canonical view uppskattning, rendering och igenkänning har ejicly implementerats och kan köras i nära realtid hastigheter.
Shakhnarovich m.fl. I Ref föreslås en strategi som integrerar ansikte och gång erkännande från flera synpunkter.
Integrated face and gait recognition from multiple views
{'venue': 'Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2001', 'journal': 'Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2001', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}