SEDMIDUBSKÝ, Jan, Vladimír MÍČ a Pavel ZEZULA. Face Image Retrieval Revisited. In G. Amato et al. Proceedings of 8th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP 2015), LNCS 9371. Switzerland: Springer, 2015, s. 204-216. ISBN 978-3-319-25086-1. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25087-8_19.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Face Image Retrieval Revisited
Autoři SEDMIDUBSKÝ, Jan (203 Česká republika, garant, domácí), Vladimír MÍČ (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání Switzerland, Proceedings of 8th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP 2015), LNCS 9371, od s. 204-216, 13 s. 2015.
Nakladatel Springer
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Švýcarsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/15:00080525
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-319-25086-1
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25087-8_19
UT WoS 000374289600019
Klíčová slova anglicky face retrieval; face detection; effectiveness; efficiency; face matcher fusion
Štítky DISA
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 31. 3. 2016 12:01.
Anotace
The objective of face retrieval is to efficiently search an image database with detected faces and identify such faces that belong to the same person as a query face. Unlike most related papers, we concentrate on both retrieval effectiveness and efficiency. High retrieval effectiveness is achieved by proposing a new fusion approach which integrates existing state-of-the-art detection as well as matching methods. We further significantly improve a retrieval quality by employing the concept of multi-face queries along with optional relevance feedback. To be able to efficiently process queries on databases with millions of faces, we apply a specialized indexing algorithm. The proposed solutions are compared against four existing open-source and commercial technologies and experimentally evaluated on the standardized FERET dataset and on a real-life dataset of more than one million face images. The retrieval results demonstrate a significant gain in effectiveness and two-orders of magnitude more efficient query processing, with respect to a single technology executed sequentially.
Návaznosti
VG20122015073, projekt VaVNázev: Efektivní vyhledávání v rozsáhlých biometrických datech (Akronym: EFBIO)
Investor: Ministerstvo vnitra ČR, Efektivní vyhledávání v rozsáhlých biometrických datech
VytisknoutZobrazeno: 18. 7. 2024 00:16