Vi presenterar en ny online oövervakad metod för ansiktsidentitet lärande från videoströmmar. Metoden utnyttjar djupfacedeskriptorer tillsammans med en minnesbaserad inlärningsmekanism som drar nytta av den tidsbundna samstämmigheten i visuella data. Vi introducerar specifikt en discriminativ funktionsmatchning lösning baserad på Reverse Nearest Nearbour och en funktion glömma strategi som upptäcker redundanta funktioner och kassera dem på lämpligt sätt medan tiden fortskrider. Det har visat sig att det föreslagna inlärningsförfarandet är asymptotiskt stabilt och effektivt kan användas i relevanta tillämpningar som flera ansiktsidentifieringar och spårning från okonstruerade videoströmmar. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden uppnår jämförbara resultat i uppgiften att spåra ansikten med flera ansikten och bättre prestanda när det gäller ansiktsidentifiering med offlinemetoder som utnyttjar framtida information. Koderna kommer att finnas tillgängliga för allmänheten.
En online oövervakad metod för ansiktsidentitetsinlärning från okonstruerade videoströmmar föreslås i REF genom att koppla samman CNN-baserade ansiktsdetekterings- och deskriptorer med en minnesbaserad inlärningsmekanism.
Memory Based Online Learning of Deep Representations from Video Streams
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}