發明
美國
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US 9,195,912 B1
應用在線上社群網站之高效率與高精確的全自動合作式人臉標記方法FACE ANNOTATION METHOD AND A FACE ANNOTATION SYSTEM
國立臺北科技大學
2015/11/24
在線上社群網路上發展全自動人臉標記技術來有效管理和組織大量分享在社群網路平台上的個人照片是現今非常重要的。在本方法,我們提出一個高效率且高準確度的合作式人臉標記方法,其方法由兩個主要的技術所組成:階層式資料庫存取結構和融合人臉辨識單元。此外,我們提出兩個合作式的人臉辨識策略:使用擁有者有最高優先權規則和利用權重多數決原則。首先,我們藉由不同的社群網路資訊類型來建造個人化的階層式資料庫存取結構給每位成員,這可以大大地降低辨識影像時間的消耗。接下來,我們使用Adaboost演算法來融合多個不同樣式的底層分類器,建造出個人化且適應性的融合人臉辨識單元給每位成員來產生高度可靠性的人臉標記結果。為了有效地選擇適合的個人化人臉辨識器然後有效地合併多個個人化人臉辨識器的結果,我們提出兩個合作式的人臉辨識策略:擁有者有最高優先權規則和利用權重多數決原則來辨識查詢照片在我們的合作式人臉辨識架構。實驗結果證明在具有角度變化的真實生活化個人照片,我們提出的方法達到高效能且優於其他先進的人臉標記方法 In order to efficiently select suitable personalized Face Recognizers and then effectively merge multiple personalized Face Recognizer results, we propose two collaborative face recognition strategies: the owner with a Highest Priority Rule and utilizing a Weighted Majority Rule for query photos within our collaborative face recognition framework. The experiment results demonstrate that our proposed approach achieves a significantly higher level of efficacy, outperforming other state-of-the-art face annotation methods for real-life personal photos featuring pose variations.
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