Abstract-Vi introducerar användningen av urskiljbara visuella attribut för ansiktsverifiering och bildsökning. Beskrivbara visuella attribut är etiketter som kan ges till en bild för att beskriva dess utseende. Detta dokument fokuserar på bilder av ansikten och de attribut som används för att beskriva dem, även om begreppen också gäller för andra domäner. Exempel på ansiktsattribut är kön, ålder, käkform, nosstorlek osv. Fördelarna med en attributbaserad representation för visionsuppgifter är många: De kan komponeras för att skapa beskrivningar på olika nivåer av specificitet; de är generaliserade, eftersom de kan läras en gång och sedan tillämpas för att känna igen nya objekt eller kategorier utan någon ytterligare utbildning; och de är effektiva, eventuellt kräver exponentiellt färre attribut (och utbildningsdata) än att uttryckligen namnge varje kategori. Vi visar hur man kan skapa och märka stora datamängder av verkliga bilder för att träna klassificeringar som mäter närvaron, frånvaron eller graden av ett attribut uttrycks i bilder. Dessa klassificeringar kan sedan automatiskt märka nya bilder. Vi demonstrerar den nuvarande effektiviteten och utforskar den framtida potentialen att använda attribut för ansiktsverifiering och bildsökning via mänskliga och beräkningsexperiment. Slutligen introducerar vi två nya ansiktsdataset, FaceTracer och PubFig, med märkta attribut respektive identiteter.
Kumar m.fl. REF föreslog en automatisk metod för att utföra ansiktsverifiering och bildsökning.
Describable Visual Attributes for Face Verification and Image Search
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}