Trots att ansiktsupptäckt har studerats intensivt under de senaste årtiondena är problemet fortfarande inte helt löst. Utmanande förhållanden, såsom extrem pose, belysning och ocklusion, har historiskt hämmat traditionella modellbaserade metoder. Däremot har exemplarbaserad ansiktsdetektering visat sig vara effektiv, även under dessa utmanande förhållanden, främst på grund av att en stor exemplardatabas utnyttjas för att täcka alla möjliga visuella variationer. Att i hög grad förlita sig på en stor databas för att hantera variationer i ansiktets utseende gör dock detektorn opraktisk på grund av den höga rymd- och tids komplexiteten. Vi konstruerar en effektiv boostad exemplarbaserad ansiktsdetektor som övervinner defekten i det tidigare arbetet genom att vara snabbare, mer minneseffektiv och mer exakt. I vår metod är exemplarer som svaga detektorer discriminativt utbildade och selektivt monterade i den förstärkande ramen vilket i hög grad minskar antalet nödvändiga exemplarer. Särskilt föreslår vi att icke-ansiktsbilder ska ingå som negativa exempel för att aktivt undertrycka falska upptäckter för att ytterligare förbättra detektionsnoggrannheten. Vi verifierar vår strategi över två riktmärken för detektering av ansikte och ett personligt fotoalbum, och uppnår betydande förbättringar jämfört med toppmoderna algoritmer när det gäller både noggrannhet och effektivitet.
I REF föreslås en effektiv, exemplarbaserad metod för ansiktsdetektering, där exemplarer är diskriminerande utbildade som svaga inlärare i en stimulerande ram.
Efficient Boosted Exemplar-Based Face Detection
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}