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波琳·米纳里；弗里德里克·皮孔；大卫·默西尔；埃里克·勒菲夫尔；本杰明·德罗伊特

使用证据校准和融合的人脸像素检测。 （英语） Zbl 1419.68204号

国际J近似推理 91, 202-215 (2017).
摘要：由于法律原因，给定图像上的人脸可能需要模糊。这可以通过组合多个信息源来实现，这些信息源可以提供不同粒度级别的信息；例如，面部检测器返回与假定的面部位置相对应的边界框，而皮肤检测器可以返回像素级信息。最近，在行人检测的背景下，提出了一种通用、可靠和高效的方法来组合基于方框的信息源。这种方法依赖证据理论来校准和组合来源。本文将这种方法应用于组合人脸（而非行人）检测器，以获得基于多个检测器的最先进的人脸模糊系统。然后，我们提出了另一种解决模糊问题的方法，该方法主要包括在像素级别应用先前基于盒子的方法的中心思想——结合证据校准的信息源。这种重心的转移带来了几个概念上的优势。此外，该方法在经典人脸数据集和更具挑战性的人脸数据集上表现出更好的性能。

引用于2文件

MSC公司：

68平方英寸10 图像处理的计算方法

关键词：

信念函数；信息融合；证据校准；面部模糊

软件：

PASCAL挥发性有机化合物；Dlib-ml公司；联邦开发银行
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Minary}等人，《国际近似推理》91，202-215（2017；Zbl 1419.68204）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 阿拉比，P。；Lam，J.C.L。；Keshavarz，A.，使用信息融合进行人脸检测，（第十届信息融合国际会议论文集（2007年7月）），1-8，加拿大魁北克
[2] 艾尔，M。；Brunk，H。；尤因，G。；里德·W·。；Silverman，E.，《不完全信息抽样的经验分布函数》，《数学年鉴》。Stat.，26，4，641-647（1955）·Zbl 0066.38502号
[3] Brand，J。；Mason，J.S.，《像素级人类皮肤检测三种方法的比较评估》，（第15届模式识别国际会议论文集，第1卷（2000年9月）），1056-1059，西班牙巴塞罗那
[4] 达拉，N。；Triggs，B.，用于人类检测的定向梯度直方图，（计算机社会计算机视觉和模式识别会议记录。计算机社会计算机视觉和模式识别会议记录，CVPR，第1卷（2005年6月）），886-893，加利福尼亚州圣地亚哥
[5] Dempster，A.P.，《基于样本数据推理后验分布的新方法》，《数学年鉴》。Stat.，37，2，355-374（1966年）·Zbl 0178.54302号
[6] Denœux，T.，模式分类的证据理论决策规则分析，模式识别。，30, 7, 1095-1107 (1997)
[7] Denœux，T.，基于似然的信念函数：低质量数据的证明和一些扩展，国际期刊近似推理。，55, 7, 1535-1547 (2014) ·Zbl 1407.62097号
[8] 多拉，P。；涂，Z。；佩罗纳，P。；Belongie，S.，《整体通道特性》（2009年9月英国机器视觉会议论文集），91.1-91.11，英国伦敦
[9] Everingham，M。；Van Gool，L。；威廉姆斯，C.K.I。；Winn，J。；Zisserman，A.，《PASCAL可视对象类（VOC）挑战》，国际计算机杂志。视觉。，88, 2, 303-338 (2010)
[10] Farfade，S.S。；Saberian，M。；Li，L.-J.，利用深度卷积神经网络进行多视角人脸检测，（国际多媒体检索会议论文集（2015年6月）），中国上海
[11] Faux，F。；Luthon，F.，《人脸检测和跟踪证据理论》，《国际期刊近似推理》。，53228-746（2012年）
[12] 福克，L。；阿普里奥，A。；Pieczynski，W.，《用于数据融合和无监督图像分类的证据马尔科夫模型》（《第三届信息融合国际会议论文集》，第1卷（2000年7月）），TUB4-25，法国巴黎
[13] 哈迪德，A。；Pietikäinen，M。；Ahonen，T.，《用于检测和识别人脸的鉴别特征空间》，（IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集。IEEE计算机社会计算机视觉与模式识别会议文献集，CVPR，第2卷（2004年6月）），II-797，华盛顿特区
[14] Jain，V。；Learnd-Miller，E.，《FDDB：无约束环境下人脸检测基准》（2010），马萨诸塞大学，技术报告UM-CS-2010-009
[15] 琼斯，M.J。；Rehg，J.M.，《皮肤检测应用的统计颜色模型》，国际计算机杂志。视觉。，46, 1, 81-96 (2002) ·Zbl 1012.68721号
[16] 卡利诺夫斯基，I.A。；Spitsyn，V.G.，面向人脸检测的紧凑卷积神经网络级联，（第十届并行计算技术国际科学年会论文集。第十届平行计算技术国际会议论文集，PCT，第1576卷（2016年3月）），375-387，俄罗斯阿尔汉格尔斯克
[17] Kanjanatarakul，O。；Denœux，T。；Sriboonchita，S.，《使用信念函数预测未来观测值：基于似然的方法》，国际期刊近似推理。，72, 71-94 (2016) ·Zbl 1352.68247号
[18] Kanjanatarakul，O。；Sriboonchitta，S。；Denœux，T.，《使用信念函数进行预测：营销计量经济学的应用》，《国际期刊近似原因》。，55, 5, 1113-1128 (2014) ·Zbl 1433.62275号
[19] Khatoonabadi，S.H。；Bajic，I.V.，使用时空马尔可夫随机场的压缩域中的视频对象跟踪，IEEE Trans。图像处理。，22, 1, 300-313 (2013) ·Zbl 1373.94203号
[20] Kindermann，R。；Snell，L.，马尔可夫随机场及其应用（1980），美国数学学会·Zbl 1229.60003号
[21] King，D.E.，Dlib-ml：机器学习工具包，J.Mach。学习。第10号决议，1755-1758（2009年）
[22] Li，S.Z.，计算机视觉中的马尔可夫随机场模型，（欧洲计算机视觉会议论文集（1994年5月）），361-370，瑞典斯德哥尔摩
[23] Luh，G.C.，结合肤色像素检测和Viola-Jones人脸检测器的人脸检测，（机器学习和控制论国际会议论文集，第1卷（2014年7月）），364-370，中国兰州
[24] Nguyen，H.T.，《随机集导论》（2006），Chapman和Hall/CRC出版社·Zbl 1100.60001号
[25] Osuna，E。；弗伦德，R。；Girosi，F.，《训练支持向量机：人脸检测的应用》，（IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集。IEEE计算机协会计算机视觉与模式识别会议文献集，CVPR（1997年6月）），130-136，波多黎各圣胡安
[26] Platt，J.C.，支持向量机的概率输出以及与正则化似然方法的比较，高级Larg.边缘分类。，10, 3, 61-74 (1999)
[27] 罗利·H·A。；巴卢贾，S。；Kanade，T.，基于神经网络的人脸检测，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，20, 1, 23-38 (1998)
[28] Shafer，G.，《证据的数学理论》（1976），普林斯顿大学出版社·Zbl 0359.62002号
[29] Smets，P。；Kennes，R.，可转移信念模型，Artif。智力。，66, 191-243 (1994) ·Zbl 0807.68087号
[30] 索里亚诺，M。；Martinkauppi，B。；霍维宁，S。；Laaksonen，M.，《使用皮肤位点应对基于颜色的面部跟踪中不断变化的照明条件》，北欧信号处理研讨会论文集，第38卷，383-386（2000年6月），瑞典科尔马登
[31] Soubaras，H.，《证据马尔可夫链》（On evidential Markov chains），（《不确定性推理基础》（2010），施普林格出版社），247-264·Zbl 1206.60080号
[32] Tabatabaie，Z.S。；Rahmat，R.W。；Udzir，N.I.B。；Kheirkhah，E.，一种结合了基于外观和基于特征的方法的混合人脸检测系统，国际计算机杂志。科学。Netw公司。安全。，9, 5, 181-185 (2009)
[33] 特雷隆，J-C。；Shirazi，M.N。；Fukamachi，H。；Akamatsu，S.，彩色图像中人脸自动检测的不同皮肤色度模型和色度空间的比较性能，（第四届IEEE自动人脸和手势识别国际会议论文集（2000年3月），54-61，法国格勒诺布尔
[34] 维奥拉，P。；Jones，M.J.，《鲁棒实时人脸检测》，国际计算机杂志。视觉。，57, 2, 137-154 (2004)
[35] 徐，P。；达沃恩，F。；Denœux，T.，行人检测器的证据组合，（第25届英国机器视觉会议论文集。第25届英格兰机器视觉会议文献集，BMVC（2014年9月）），1-14，英国诺丁汉
[36] 徐，P。；达沃恩，F。；查，H。；Denœux，T.，二元SVM分类器的证据校准，Int.J.近似原因。，72, 55-70 (2016) ·Zbl 1352.68208号
[37] Yang，S。；罗，P。；罗伊，C.C。；Tang，X.，《从面部部位对面部检测的反应：一种深度学习方法》，（计算机视觉国际会议论文集。国际计算机视觉会议论文集，ICCV（2015年12月），3676-3684，智利圣地亚哥
[38] 扎德罗兹尼，B。；Elkan，C.，《从决策树和朴素贝叶斯分类器获得校准的概率估计》，（机器学习国际会议论文集（2001年6月）），609-616，马萨诸塞州威廉斯敦
[39] 扎德罗兹尼，B。；Elkan，C.，《将分类器得分转化为准确的多类概率估计》，（知识发现和数据挖掘国际会议论文集（2002年7月），694-699，加拿大埃德蒙顿
[40] 张，C。；Zhang，Z.，用多任务深度卷积神经网络改进多视角人脸检测，（计算机视觉应用冬季会议论文集（2014年3月）），1036-1041，科罗拉多州斯普林斯汽船
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