Vi tar itu med problemet med ansiktskluster i långa, verkliga världsvideor. Detta är en utmanande uppgift eftersom ansikten i sådana videor uppvisar stor variation i skala, pose, belysning, uttryck, och kan också delvis ockluderas. Majoriteten av de befintliga ansiktsklustringsalgoritmer är offline, dvs. de antar tillgängligheten av hela data på en gång. I många praktiska scenarier kan det dock hända att fullständiga uppgifter inte finns tillgängliga samtidigt eller att de är för stora för att kunna behandlas eller uppvisar betydande variationer i datadistributionen över tiden. Vi föreslår en online-klusteralgoritm som behandlar data sekventiellt i korta segment av variabel längd. Ansikten som detekteras i varje segment tilldelas antingen ett befintligt kluster eller används för att skapa ett nytt. Vår algoritm använder flera spatiotemporala begränsningar, och ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att få en robust representation av ansiktena för att uppnå hög klusternoggrannhet på två benchmarking videodatabaser (82,1% och 93,8%). Trots att vår algoritm är en online-metod (vanligtvis känd för att ha lägre noggrannhet) uppnår den jämförbara eller bättre resultat än toppmoderna offline- och onlinemetoder.
I online ansikte kluster spatiotemporal begränsningar tillsammans med CNN representationer används för att tilldela ett nytt spår till befintliga eller nya kluster REF.
An Online Algorithm for Constrained Face Clustering in Videos
{'venue': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}