Att känna igen identiteter hos människor i vardagliga bilder är fortfarande ett mycket utmanande problem för maskinseende, på grund av frågor som icke-frontala ansikten, förändringar i kläder, plats och belysning. Nya studier har visat att rik relationsinformation mellan människor på samma foto kan hjälpa till att känna igen deras identiteter. I detta arbete föreslår vi att modellera relationsinformationen mellan människor som en sekvensförutsägelse uppgift. Kärnan i vårt arbete är en ny återkommande nätverksarkitektur där relationsinformation mellan instansers etiketter och utseende modelleras gemensamt. Förutom relationstecken inkorporeras scensammanhang i vår sekvensförutsägelsemodell utan extra kostnad. I denna mening är vårt tillvägagångssätt en enhetlig ram för att modellera både kontextuella signaler och det visuella utseendet av personfall. Vår modell är tränad endto-end med en sekvens av kommenterade instanser i ett foto som ingångar, och en sekvens av motsvarande etiketter som mål. Vi visar att denna enkla men eleganta formulering uppnår toppmoderna prestanda på den nyligen släppta People In Photo Albums (PIPA) datauppsättning.
REF bädda in scen- och relationssammanhang i LSTM och formulera personigenkänning som en sekvensförutsägelseuppgift.
Sequential Person Recognition in Photo Albums with a Recurrent Network
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}