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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Person Enrollment by Face-Gait Fusion

verfasst von : Javier Ortells, Ramón A. Mollineda

Erschienen in: Pattern Recognition and Image Analysis

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper studies the problem of automatic person enrollment based on face-gait fusion within a context of anonymous identification. Enrollment should determine whether an observed subject has been seen before or not. Traditionally, this process has been embedded into a major identification system and its potential has been undervalued. This work claims that enrollment can be considered as a task in itself, and that there are real applications that can benefit from exclusively managing it. To this end, it is shown that the enrollment error model is different from that of anonymous identification. Enrollment experiments, conducted over three types of random permutations of probe samples, showed the benefits of face-gait fusion over single biometrics.

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Fußnoten
1
Note that the converse holds when scores encode similarities (rather than distances).
 
2
The reader will find more details on methods and datasets in next sections.
 
Literatur
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12.
Metadaten
Titel
Person Enrollment by Face-Gait Fusion
verfasst von
Javier Ortells
Ramón A. Mollineda
Copyright-Jahr
2015
Buch
Pattern Recognition and Image Analysis

Print ISBN: 978-3-319-19389-2

Electronic ISBN: 978-3-319-19390-8

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-19390-8_54

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