Face Image Retrieval Revisited

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F15%3A00080525" target="_blank" >RIV/00216224:14330/15:00080525 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25087-8_19" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25087-8_19</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25087-8_19" target="_blank" >10.1007/978-3-319-25087-8_19</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Face Image Retrieval Revisited

Popis výsledku v původním jazyce

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.

Název v anglickém jazyce

Face Image Retrieval Revisited

Popis výsledku anglicky

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.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/VG20122015073" target="_blank" >VG20122015073: Efektivní vyhledávání v rozsáhlých biometrických datech</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of 8th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP 2015), LNCS 9371

ISBN

9783319250861

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

204-216

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Switzerland

Místo konání akce

Glasgow, Scotland, UK

Datum konání akce

—

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—