I detta dokument presenteras ett antal nya synpunkter och tekniker som påstås vara mycket viktiga för problemet med ansiktsigenkänning i video (FRiV). För det första görs en tydlig differentiering mellan fotografiska ansiktsdata och videoförvärvade ansiktsdata som två olika metoder: den ena ger hårda biometriska uppgifter och den andra ger mjukare biometriska uppgifter. För det andra, ansikten som har upplösningen av minst 12 pixlar mellan ögonen visas vara igenkännliga av datorer precis som de är av människor. Som ett sätt att hantera låg upplösning och kvalitet på varje enskild videoram erbjuder tidningen att använda den neuro-associativa princip som används av den mänskliga hjärnan, enligt vilken både memorering och igenkänning av data görs baserat på ett flöde av ramar snarare än på en ram: synaps plasticitet ger ett sätt att memorera från en sekvens, medan det kollektiva beslutsfattandet över tiden är mycket lämpligt för igenkänning av en sekvens. Som ett riktmärke för FRiV-strategier introducerar tidningen IIT-NRC videobaserad databas av ansikten som består av par av lågupplösta videoklipp av okonstruerade ansiktsrörelser. Erkännandegraden på över 95 procent, som vi uppnår på denna databas, liksom de resultat som erhållits vid realtids annotering av människor på TV, gör att vi kan tro att den föreslagna ramen för oss närmare det slutliga riktmärket för FRiV-strategier, vilket är "om du kan känna igen en person, så bör datorn".
Videobaserad ansiktsigenkänning förklaras i REF.
Video-based framework for face recognition in video
{'venue': "The 2nd Canadian Conference on Computer and Robot Vision (CRV'05)", 'journal': "The 2nd Canadian Conference on Computer and Robot Vision (CRV'05)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}