Genom att undvika att använda komplicerade förbearbetningssteg som korrekt segmentering av ansikte och kroppsdelar eller normalisering av bilder, föreslår detta papper en ny bildrepresentation för ansikte/person som på ett korrekt sätt kan hantera bakgrunds- och belysningsvariationer. Denna representation betecknas som gBiCov och bygger på kombinationen av biologiskt inspirerade egenskaper (BIF) och Covariance deskriptorer [1]. Mer exakt, gBiCov erhålls genom att beräkna och koda skillnaden mellan BIF-funktioner på olika skalor. Avståndet mellan två personer kan sedan mätas effektivt genom att beräkna Euclidean avstånd av sina signaturer, undvika några tidskrävande operationer i Riemannian grenrör som krävs vid användning av Covariance deskriptorer. Dessutom antas det nyligen föreslagna KISSME-ramverket [2] för att lära sig ett mått som är anpassat till representationen. För att visa effektiviteten av gBiCov utförs experiment på tre personers omidentifieringsuppgifter (VIPeR, i-LIDS och ETHZ) och en ansiktsverifieringsuppgift (LFW), där konkurrenskraftiga resultat erhålls. Som exempel kan nämnas att matchningsgraden vid rank 1 på VIPeR-datasetet är 31,11%, vilket förbättrar det bäst publicerade resultatet med mer än 10%.
I Ref. REF, gBiCov föreslås som en kombination av biologiskt inspirerade funktioner (BIF) och covarians deskriptorer.
Covariance descriptor based on bio-inspired features for person re-identification and face verification
{'venue': 'Image Vis. Comput.', 'journal': 'Image Vis. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}