Abstract Head utgör klassificering från övervakningsbilder förvärvade med avlägsna, stora fält-av-seende kameror är svårt eftersom ansikten fångas vid låg upplösning och har ett suddigt utseende. Tillvägagångssätt för domänanpassning är användbara för att överföra kunskap från utbildningen (källa) till testdata (mål) när de har olika attribut, minimera måldatamärkning insatser i processen. I detta dokument undersöks användningen av överföringsutbildning för effektiv multi-view huvud utgör klassificering med minimala mål utbildningsdata i tre utmanande situationer: i) där utbudet av huvudet utgör i källan och målbilder är annorlunda, ii) där källbilder fångar en stationär person medan målbilder fångar en rörliga person vars ansikts utseende varierar under rörelse på grund av ändrade perspektiv, skala och iii) en kombination av i) och ii). På det hela taget representerar de metoder som presenteras nya överföringslärandelösningar som används i samband med multi-view huvud utgör klassificering. Vi visar att de föreslagna lösningarna avsevärt överträffar den senaste tekniken genom omfattande experimentell validering. Slutligen, DOOSE dataset som sammanställts för benchmarking huvudet utgör klassificering prestanda med rörliga personer, och för att hjälpa beteendeförståelse applikationer presenteras i detta arbete.
Metoden för Ref undersöker överföring av inlärningsmetoder för huvudet utgör klassificering för att överföra kunskap från källan till måldata.
Exploring Transfer Learning Approaches for Head Pose Classification from Multi-view Surveillance Images
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}