توضیحات
ABSTRACT
In video surveillance, face recognition (FR) systems are employed to detect individuals of interest appearing over a distributed network of cameras. The performance of still-tovideo FR systems can decline significantly because faces captured in unconstrained operational domain (OD) over multiple video cameras have a different underlying data distribution compared to faces captured under controlled conditions in the enrollment domain (ED) with a still camera. This is particularly true when individuals are enrolled to the system using a single reference still. To improve the robustness of these systems, it is possible to augment the reference set by generating synthetic faces based on the original still. However, without knowledge of the OD, many synthetic images must be generated to account for all possible capture conditions. FR systems may, therefore, require complex implementations and yield lower accuracy when training on many less relevant images. This paper introduces an algorithm for domain- specific face synthesis (DSFS) that exploits the representative intra-class variation information available from the OD. Prior to operation (during camera calibration), a compact set of faces from unknown persons appearing in the OD is selected through affinity propagation clustering in the captured condition space (defined by pose and illumination estimation). The domainspecific variations of these face images are then projected onto the reference still of each individual by integrating an imagebased face relighting technique inside the 3D reconstruction framework. A compact set of synthetic faces is generated that resemble individuals of interest under the capture conditions relevant to the OD. In a particular implementation based on sparse representation classification, the synthetic faces generated with the DSFS are employed to form a cross-domain dictionary that accounts for structured sparsity where the ictionary blocks combine the original and synthetic faces of each individual. Experimental results obtained with videos from the Chokepoint and COX-S2V datasets reveal that augmenting the reference gallery set of still-to-video FR systems using the proposed DSFS approach can provide a significantly higher level of accuracy compared to state-of-the-art approaches, with only a moderate increase in its computational complexity.
چکیده
در نظارت تصویری، سیستم تشخیص چهره (FR) برای شناسایی افراد مورد علاقه در شبکه توزیع دوربین ها استفاده می شود. عملکرد سیستم های still-tovideo FR می تواند به طور قابل توجهی کاهش یابد، زیرا چهره های ثبت شده در حوزه عملیاتی بدون محدودیت (OD) بیش از چندین دوربین ویدئویی دارای توزیع اطلاعاتی متفاوت در مقایسه با چهره های تحت کنترل شرایط ثبت نام (ED) با یک دوربین باقی مانده است. این به ویژه هنگامی درست است که افراد به سیستم با استفاده از یک مرجع مجددا ثبت نام می شوند. برای بهبود پایداری این سیستم ها، می توان مرجع را با ایجاد چهره های مصنوعی بر اساس اصل هنوز تقویت کرد. با این حال، بدون اطلاع از OD، بسیاری از تصاویر مصنوعی باید برای همه شرایط احتمالی ضبط ایجاد شود. بنابراین سیستم FR ممکن است نیاز به اجرای پیچیده و دقت پایین تر را در هنگام آموزش در بسیاری از تصاویر کمتر مرتبط داشته باشد. این مقاله یک الگوریتم برای سنتز چهره خاص (DSFS) ارائه می دهد که از اطلاعات تنوع درون گروهی موجود در OD استفاده می کند. قبل از عملیات (در طول کالیبراسیون دوربین)، مجموعه جمع و جور از چهره افراد ناشناس که در OD ظاهر می شوند، از طریق خوشه بندی پخش وابستگی در فضای شرایط اسیر شده (با تعریف پوزیشن و نور) تعریف می شود. تغییرات خاصی از این تصاویر چهره پس از آن با یکپارچه سازی تکنیک بازبینی چهره تصویر در داخل چارچوب بازسازی 3D، بر روی مرجع هنوز هر فردی پیش بینی می شود. مجموعه جمعي از چهره هاي مصنوعي توليد شده است که به افراد مورد علاقه تحت شرايط ضبط مربوط به OD شباهت دارد. در یک پیاده سازی خاص براساس طبقه بندی نمایندگی نادر، چهره های مصنوعی تولید شده با DSFS برای ایجاد یک فرهنگ لغت متقابل دامنه ای استفاده می شود که در آن بلوک های اشیاء ترکیبی از چهره های اصلی و مصنوعی هر فرد هستند. نتایج تجربی حاصل از فیلم ها از مجموعه داده های Chokepoint و COX-S2V نشان می دهد که تقویت گالری های مرجع سیستم های فیلم برداری مستمر با استفاده از رویکرد پیشنهادی DSFS می تواند به میزان قابل توجهی بالاتر از دقت در مقایسه با حالت پیشرفته رویکردها، تنها با یک افزایش متوسط در پیچیدگی محاسباتی.
Year: 2019
Publisher : IEEE
By : Fania Mokhayeri , Eric Granger , and Guillaume-Alexandre Bilodeau
File Information: English Language/ 16 Page / size: 1.04 MB
سال : 1397
ناشر : IEEE
کاری از : فانیا مشیری، اریک گرنجر و گیلم-الکساندر بیلدئو
اطلاعات فایل : زبان انگلیسی / 16 صفحه / حجم : MB 1.04
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.