Real‐time face recognition based on pre‐identification and multi‐scale classification

In face recognition, searching a person's face in the whole picture is generally too time‐consuming to ensure high‐detection accuracy. Objects similar to the human face or multi‐view faces in low‐resolution images may result in the failure of face recognition. To alleviate the above problems, a real‐time face recognition method based on pre‐identification and multi‐scale classification is proposed in this study. The face area is segmented based on the proportion of human faces in the pedestrian area to reduce the search range, and faces can be robustly detected in complicated scenarios such as heads moving frequently or with large angles. To accurately recognise small‐scale faces, the authors propose the multi‐scale and multi‐channel shallow convolution network, which combines a multi‐scale mechanism on the feature map with a multi‐channel convolution network for real‐time face recognition. It performs face matching only in the pre‐identified face areas instead of the whole image, therefore it is more efficient. Experimental results showed that the proposed real‐time face recognition method detects and recognises faces correctly, and outperforms the existing methods in terms of effectiveness and efficiency

Determinación del perfil antropométrico en secuencia de video

La obtención del perfil antropométrico en secuencias de video es un problema abierto que representa un gran desafío en la visión por computadora. Esta información es útil para fines estadísticos o hasta en el reconocimiento de personas en videos de vigilancia; ya que estas características suelen utilizarse como descriptores semánticos. Hasta ahora, el mejor rendimiento se puede lograr mediante el uso de cámaras 3D, pero este enfoque requiere de hardware especial. Otros enfoques 2D logran buenos resultados en situaciones normales, pero fallan cuando la persona usa ropa suelta, lleva bolsas o el ángulo de la imagen cambia ya que se basan en el cálculo de bordes, siluetas, o la energía de la persona en la imagen. Este trabajo tiene como objetivo proporcionar una nueva metodología de obtención de características humanas basada en la creación de un esqueleto virtual para cada individuo a partir de imágenes y vídeo en 2D, luego se miden las distancias entre algunos puntos del esqueleto, y funcionan como entrada de un clasificador que determina su género. Esto mejora los resultados en comparación con otros algoritmos para el mismo fin, ya que la ropa, las bolsas y el ángulo de la imagen afectan poco al proceso de esqueletización