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Semantic Face Signatures: Recognizing and Retrieving Faces by Verbal…
Semantic Face Signatures: Recognizing and
Retrieving Faces by Verbal Descriptions
abstract
背景
监控环境下不利
一定距离识别人
本论文研究工作：从图像中自动提取的语义人脸属性进行无约束的人脸识别。
问题
如何自动提取
语义人脸属性是什么
作用
不用合作就可以获取
利用口述特征在数据库里追查嫌犯
实验过程
新框架利用语义特征空间，从图像中推断出人脸特征，并在面部属性方面弥合了人类和机器之间的语义差距。
使用可变形人脸模型进行关键点定位，该模型与从语义描述中提取的属性对齐
使用了一个无约束的数据集，LFW-MS4，其中包括LFW数据库视图-1中具有四个或更多样本的所有受试者
问题：为啥用这个
实验结果
通过估算比较性的面部软生物特征进行检索，在返回的受试者中能够找到前10.23%的匹配。
在语义空间中对面部图像特征进行建模可以实现12.71%的等误差率。
introduction
FACIAL SOFT BIOMETRICS
Attribute Definition
The LFW-MS4 Dataset
SEMANTIC FACE SIGNATURES
Relative Rating of Attributes from Comparative Labels
VISUAL FACE SIGNATURES
A. Extracting Visual Features from Faces
B. Relative Rating of Visual Features
C. Vision-Based Retrieval of Attributes
2) Correspondence Analysis
Mean Absolute Error (MAE)
Level of concordance
3) Attribute Stability:
1) Experimental Design
V. EXPERIMENTS
A. Retrieval From a Semantic Database
Using a Verbal Description
B. Retrieval from a Visual Database
VI. CONCLUSION
怎么感觉模型不咋地啊……