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Version: 1.0 Approved

LDO-ID 2019-02-21-01

Title OpenWorld Face Recognition in Reti di Telecamere non Sovrapposte

Abstract

In questo articolo presentiamo un metodo incrementale per l’apprendimento di identità da flussi video non supervisionati. Il metodo usa descrittori facciali estratti da reti neurali profonde insieme ad un meccanismo di apprendimento basato su una memoria indirizzabile che sfrutta la coerenza temporale del flusso video. I risultati sperimentali mostrano che il metodo proposto raggiunge prestazioni comparabili ad approcci offline che sfruttano le informazioni future del flusso video. Inoltre si ottengono prestazioni superiori nell’identificazione facciale cosiddetta “open world” in cui soggetti non noti vengono automaticamente inclusi (autoenrollment) alla galleria dei soggetti noti.

Authors Uricchio Tiberio, Pernici Federico, Bruni Matteo, Bartoli Federico, Del Bimbo Alberto, Calabrò Francesco

Type Paper for Seminar/Symposium/Conference

Media CINI AIIS 2019 - Ital-IA: Convegno Nazionale CINI sull’Intelligenza Artificiale (18-19 Marzo 2019, Roma, Italia)

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Anno 2019