Abstract-Vi anser att problemet med automatisk identifiering av ansikten i videor som filmer, med tanke på en ordbok av kända ansikten från en publik eller en alternativ databas. Detta har applikationer inom videoindexering, innehållsbaserad sökning, övervakning och realtidsigenkänning på bärbara datorer. Vi föreslår en strategi i två steg för detta problem. Först känner vi igen ansiktena i en video med hjälp av ett sparsamt representationsramverk med hjälp av l1-minimering och väljer några nyckel-ramar baserat på en robust förtroendemått. Vi använder sedan transduktiv inlärning för att sprida etiketterna från nyckel-ramarna till de återstående ramar genom att införliva begränsningar samtidigt i tids- och funktionsutrymmen. Detta står i kontrast till några av de tidigare tillvägagångssätten där varje testram/spår identifieras oberoende, utan att man bortser från korrelationen mellan ansikten i videospår. Att ha några nyckelramar som hör till få ämnen för att sprida etiketter snarare än ett stort lexikon med aktörer minskar förvirringen. Vi utvärderar prestandan av vår algoritm på Movie Trailer ansikte dataset och fem filmklipp, och uppnå en betydande förbättring i märkning noggrannhet jämfört med tidigare metoder.
Kumar m.fl. REF föreslog en videobaserad ansiktsigenkänningsmetod genom att välja nyckelramar och sprida etiketterna på nyckelramar till andra ramar.
Face Recognition in Videos by Label Propagation
{'venue': '2014 22nd International Conference on Pattern Recognition', 'journal': '2014 22nd International Conference on Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}