Automatic Face Corpus Creation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F13%3A43918331" target="_blank" >RIV/49777513:23520/13:43918331 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Automatic Face Corpus Creation
Popis výsledku v původním jazyce
The paper focuses on Automatic Face Recognition (AFR) under real-world conditions. Two previously proposed AFR methods are evaluated on real-world data. There is a comparison of the results on a standard dataset and a newly created real-world dataset. Further, the process of automatic creation of the ČTK dataset is described. Automatic Face Recognition, Czech News Agency, Confidence Measures, Gabor Wavelets, Scale Invariant Feature TransformThen a series of experiments on this dataset is presented. It is shown that the recognition rate is influenced by the number of training images for each person. It is also demonstrated, that the recognition rate decreases significantly with larger database. Next, the use of a confidence measure technique as a solution to identify and to filter-out the incorrectly recognized faces is proposed. It is shown that the confidence measure is very beneficial for AFR under real-world conditions.
Název v anglickém jazyce
Automatic Face Corpus Creation
Popis výsledku anglicky
The paper focuses on Automatic Face Recognition (AFR) under real-world conditions. Two previously proposed AFR methods are evaluated on real-world data. There is a comparison of the results on a standard dataset and a newly created real-world dataset. Further, the process of automatic creation of the ČTK dataset is described. Automatic Face Recognition, Czech News Agency, Confidence Measures, Gabor Wavelets, Scale Invariant Feature TransformThen a series of experiments on this dataset is presented. It is shown that the recognition rate is influenced by the number of training images for each person. It is also demonstrated, that the recognition rate decreases significantly with larger database. Next, the use of a confidence measure technique as a solution to identify and to filter-out the incorrectly recognized faces is proposed. It is shown that the confidence measure is very beneficial for AFR under real-world conditions.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/ED1.1.00%2F02.0090" target="_blank" >ED1.1.00/02.0090: NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
ICAART 2013
ISBN
978-989-8565-38-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
582-586
Název nakladatele
SciTePress
Místo vydání
Setúbal
Místo konání akce
Barcelona
Datum konání akce
15. 2. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—