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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Facial Analysis Using Deep Learning

verfasst von : Priyanka More, Poonam Desale, Mayuri S. Gothwal, Pradnya S. Sahajrao, Aarzoo A. Shaikh

Erschienen in: Intelligent Communication Technologies and Virtual Mobile Networks

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

A face search system which merges a live search strategy along with a state-of-the-art commercial-off the shelf (COTS) matcher, one cascaded framework. In this first sort massive album of photos, to figure out the top-k most alike faces. The k retrieved prospect is re-ranked by emerging equalities depending on deep features and those results by the COTS matcher. The software based technique is complex and large. It analysis unique shape, pattern and positioning to the respective facial features. It estimates with the records consists of images present in central or local database, the deep network representation combines with a state-of-the-art as well as COTS face matcher in large-scale face search system. According to study on the face datasets leads to complexity: LFW dataset (consist of face detectable). In this project Viola-Jones face detector algorithm is used. The Viola-Jones Technique use to perform feature extraction and evaluation the Rectangular features measures with a new image representation their calculation is very fast.

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Literatur
Zurück zum Zitat Chen, B., Chen, Y., Kuo, Y., Hsu, W.: Scalable face image retrieval using attribute-enhanced sparse code-words. IEEE Trans. Multimedia 15(5), 1163–1173 (2012)CrossRef Chen, B., Chen, Y., Kuo, Y., Hsu, W.: Scalable face image retrieval using attribute-enhanced sparse code-words. IEEE Trans. Multimedia 15(5), 1163–1173 (2012)CrossRef
Zurück zum Zitat Wu, Z., Ke, Q., Sun, J., Shum, H.Y.: Scalable face image retrieval with identity-based quantization and multi-reference re-ranking Wu, Z., Ke, Q., Sun, J., Shum, H.Y.: Scalable face image retrieval with identity-based quantization and multi-reference re-ranking
Zurück zum Zitat Grother, P., Ngan, M.: Face recognition vendor test (FRVT): Performance of face identification algorithms. NIST Interagency, Gaithersburg, Rep. 8009 (2014) Grother, P., Ngan, M.: Face recognition vendor test (FRVT): Performance of face identification algorithms. NIST Interagency, Gaithersburg, Rep. 8009 (2014)
Zurück zum Zitat Wang, D., Jain, A.K.: Face retriever: pre-filtering the gallery via deep neural net. In: Proceedings of the International Conference on Biometrics pp. 473–480 (2015) Wang, D., Jain, A.K.: Face retriever: pre-filtering the gallery via deep neural net. In: Proceedings of the International Conference on Biometrics pp. 473–480 (2015)
Metadaten
Titel
Facial Analysis Using Deep Learning
verfasst von
Priyanka More
Poonam Desale
Mayuri S. Gothwal
Pradnya S. Sahajrao
Aarzoo A. Shaikh
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-28364-3_4