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首页> 外文会议>Annual Conference on Information Sciences and Systems >“Am I your sibling?” Inferring kinship cues from facial image pairs
【24h】

“Am I your sibling?” Inferring kinship cues from facial image pairs

机译：“我是你的兄弟姐妹吗？”从面部图像对推断亲属线索

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Kinship inferred from pairs of facial images provides contextual information for various applications including forensics, genealogical science research, image retrieval, and image database annotation. Because automatically identifying and predicting siblings from pairs of facial images with high confidence remains a challenge in computer vision applications, we propose in this paper a robust framework for detecting siblings from a pair of images, based upon how closely one image's feature set matches that of another. In calculating similarity for a given pair of images, our algorithm predicts a sibling pair only when matched-feature vectors are above a defined similarity metric threshold (85%). We illustrate a combination of metaheuristic and support vector machine methods for recognition wherein distance-based features can be used to build a hidden Markov model. A further contribution of the work is the development of a novel classification strategy that fuses a genetic algorithm and a support vector machine in order to identify siblings.
机译：从成对的面部图像推断出的亲属关系为各种应用提供了上下文信息，包括法医学，家谱科学研究，图像检索和图像数据库注释。由于以高置信度自动从面部图像对中识别和预测同胞仍然是计算机视觉应用程序中的一个挑战，因此我们在本文中提出了一个强大的框架，用于根据一个图像的特征集与对象图像的特征集之间的匹配程度来检测一对图像中的同胞。其他。在计算给定图像对的相似度时，我们的算法仅在匹配特征向量高于定义的相似度阈值（85％）时预测同级对。我们说明了元启发式和支持向量机方法的组合，用于识别，其中基于距离的特征可用于构建隐藏的马尔可夫模型。这项工作的另一个贡献是开发了一种新颖的分类策略，该策略将遗传算法和支持向量机融合在一起，以识别兄弟姐妹。

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