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2009 | OriginalPaper | Chapter

Similarity Searches in Face Databases

Authors : Annalisa Franco, Dario Maio

Published in: Image Analysis and Processing – ICIAP 2009

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper the problem of similarity searches in face databases is addressed. An approach based on relevance feedback is proposed to iteratively improve the query result. The approach is suitable both to supervised and unsupervised contexts. The efficacy of the learning procedures are confirmed by the results obtained on publicly available databases of faces.

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Metadata
Title
Similarity Searches in Face Databases
Authors
Annalisa Franco
Dario Maio
Copyright Year
2009
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04146-4_48

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