Methods for face detection and adaptive face recognition
Mostra el registre complet Registre parcial de l'ítem
- dc.contributor.author Pavani, Sri-Kaushik
- dc.contributor.other Delgado Gómez, David
- dc.contributor.other Frangi Caregnato, Alejandro
- dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
- dc.date.accessioned 2024-03-16T02:33:20Z
- dc.date.available 2024-03-16T02:33:20Z
- dc.date.issued 2011-04-12T16:36:40Z
- dc.date.issued 2010-10-08
- dc.date.issued 2010-07-21
- dc.date.issued 2010-10-08
- dc.date.modified 2024-03-15T10:58:01Z
- dc.description.abstract The focus of this thesis is on facial biometrics; specifically in the problems of face detection and face recognition. Despite intensive research over the last 20 years, the technology is not foolproof, which is why we do not see use of face recognition systems in critical sectors such as banking. In this thesis, we focus on three sub-problems in these two areas of research. Firstly, we propose methods to improve the speed-accuracy trade-off of the state-of-the-art face detector. Secondly, we consider a problem that is often ignored in the literature: to decrease the training time of the detectors. We propose two techniques to this end. Thirdly, we present a detailed large-scale study on self-updating face recognition systems in an attempt to answer if continuously changing facial appearance can be learnt automatically.
- dc.description.abstract L'objectiu d'aquesta tesi és sobre biometria facial, específicament en els problemes de detecció de rostres i reconeixement facial. Malgrat la intensa recerca durant els últims 20 anys, la tecnologia no és infalible, de manera que no veiem l'ús dels sistemes de reconeixement de rostres en sectors crítics com la banca. En aquesta tesi, ens centrem en tres sub-problemes en aquestes dues àrees de recerca. En primer lloc, es proposa mètodes per millorar l'equilibri entre la precisió i la velocitat del detector de cares d'última generació. En segon lloc, considerem un problema que sovint s'ignora en la literatura: disminuir el temps de formació dels detectors. Es proposen dues tècniques per a aquest fi. En tercer lloc, es presenta un estudi detallat a gran escala sobre l'auto-actualització dels sistemes de reconeixement facial en un intent de respondre si el canvi constant de l'aparença facial es pot aprendre de forma automàtica.
- dc.description.abstract Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
- dc.format application/pdf
- dc.format application/pdf
- dc.identifier 9788469382998
- dc.identifier http://www.tdx.cat/TDX-1008110-123056
- dc.identifier http://hdl.handle.net/10803/7567
- dc.identifier B.40475-2010
- dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/11823
- dc.language.iso eng
- dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
- dc.rights ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
- dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
- dc.source TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
- dc.subject.keyword Fisher's LDA
- dc.subject.keyword Gaussian weak classifiers
- dc.subject.keyword Weak classifier
- dc.subject.keyword Variance normalization
- dc.subject.keyword Transductive reasoning
- dc.subject.keyword training complexity
- dc.subject.keyword rejection cascade
- dc.subject.keyword fusion of p-values
- dc.subject.keyword OSTCM-kNN classifier
- dc.subject.keyword integrated Performance Primitives
- dc.subject.keyword impostor detection
- dc.subject.keyword haar-like features
- dc.subject.keyword fusion of shape and texture
- dc.subject.keyword face recognition system
- dc.subject.keyword delaunay triangulation
- dc.subject.keyword MIT+CMU face database
- dc.subject.keyword YT database
- dc.subject.keyword GEFA database
- dc.subject.keyword temporal confidence
- dc.subject.keyword segmentation confidence
- dc.subject.keyword face detector confidence
- dc.subject.keyword classification confidence
- dc.subject.keyword laplacian clutter model
- dc.subject.keyword clutter models
- dc.subject.keyword changes in facial appearance
- dc.subject.keyword face segmentation
- dc.subject.keyword face normalization
- dc.subject.keyword face detection
- dc.subject.keyword automatic face recognition system
- dc.subject.keyword 62
- dc.title Methods for face detection and adaptive face recognition
- dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
- dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion