Abstract-En stor utmaning i datorseende är att gå bortom modellering av enskilda objekt och att undersöka bi-(en-versus-ett) eller tri-(en-versus-två) relationen mellan flera visuella enheter, besvara sådana frågor som om ett barn i ett foto tillhör de givna föräldrarna. Förhållandet mellan barn och föräldrar spelar en central roll i en familj, och förståelse av sådana släktrelationer skulle ha en grundläggande inverkan på beteendet hos en artificiell intelligent agent som arbetar i den mänskliga världen. I detta arbete, vi tar itu med problemet med en-versus-två (tri-subject) släktskap verifiering och våra bidrag är trefaldig: 1) en ny relativ symmetrisk bilinjär modell (RSBM) införs för att modellera likheten mellan barnet och föräldrarna, genom att införliva tidigare kunskap om att ett barn kan likna en viss förälder mer än den andra; 2) en rumsligt vald metod för funktionsval, som gemensamt väljer de mest diskriminerande egenskaper för barn-föräldrar paret, samtidigt som hänsyn tas till lokal rumslig information; och 3) en storskalig tre-subjekt släktskap databas som kännetecknas av över 1000 barn-föräldrar familjer. Omfattande experiment på KinFaceW, Family101, och vår nyutgivna släktskap databas visar att den föreslagna metoden överträffar flera tidigare state of the art metoder, samtidigt som kan användas för att avsevärt öka prestandan av en-mot-ett släktskap verifiering när informationen om båda föräldrarna är tillgänglig.
Nyligen, Qin et al. I REF föreslogs en bilinjär modell för att hantera så kallade problem med kontroll av tre ämnens släktskap.
Tri-Subject Kinship Verification: Understanding the Core of A Family
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}