用于图像集合中人脸分析的最优图表示
社会与信息网络
2019-11-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
给定一个包含大量照片的社交事件图像集合,拥有可用于分析集合中出现的个体彼此如何交互的工具非常有用。在本文中,我们提出一种基于个体间“连通性”的最优图表示。一对主体的连通性给出一个表示他们“连通”程度的分数,它基于共现、亲密程度、面部表情以及彼此对视时的头部朝向来估计。在我们提出的图中,节点表示集合中的主体,边对应于他们的连通性。节点的位置根据其连通性估计(节点越近,主体连通越强)。最后,我们开发了一个图形用户界面,可点击节点(或边)以显示集合中该节点主体(或连通主体)出现的对应图像。我们通过分析一场婚礼庆典、一段情景喜剧视频、一场排球比赛以及从Twitter根据标签提取的图像,给出了相关结果。我们相信该工具对检测图像集合中的既有社会关系非常有帮助。
引用
@article{arxiv.1911.11970,
title = {Graph Representation for Face Analysis in Image Collections},
author = {Domingo Mery and Florencia Valdes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.11970},
year = {2019}
}
备注
6 pages, 6 figures