Ett nytt system för långsiktig spårning av ett mänskligt ansikte i okonstruerade videor bygger på Tracking-Learning-Detection (TLD). Systemet utökar TLD med konceptet av en generisk detektor och en validator som är utformad för realtid ansiktsspårning i överensstämmelse med ocklusioner och utseende förändringar. Den offline tränade detektorn lokaliserar frontalansikten och den online utbildade valideraren bestämmer vilka ansikten som motsvarar det spårade objektet. Flera strategier för att bygga valideraren under spårning utvärderas kvantitativt. Systemet är validerat på en sitcom episod (23 min.) och en övervakning (8 min.) Det är en video. I båda fallen upptäcker systemet spår av ansiktet och lär sig automatiskt en multi-view-modell från ett enda frontalexempel och en omärkt video.
I REF specificerades TLD-ramverket för tillämpning av långsiktig mänsklig ansiktsspårning.
Face-TLD: Tracking-Learning-Detection applied to faces
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Image Processing', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}