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【24h】

Character Identification in Feature-Length Films Using Global Face-Name Matching

机译：使用全局面部名称匹配的长篇电影中的字符识别

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Identification of characters in films, although very intuitive to humans, still poses a significant challenge to computer methods. In this paper, we investigate the problem of identifying characters in feature-length films using video and film script. Different from the state-of-the-art methods on naming faces in the videos, most of which used the local matching between a visible face and one of the names extracted from the temporally local video transcript, we attempt to do a global matching between names and clustered face tracks under the circumstances that there are not enough local name cues that can be found. The contributions of our work include: 1) A graph matching method is utilized to build face-name association between a face affinity network and a name affinity network which are, respectively, derived from their own domains (video and script). 2) An effective measure of face track distance is presented for face track clustering. 3) As an application, the relationship between characters is mined using social network analysis. The proposed framework is able to create a new experience on character-centered film browsing. Experiments are conducted on ten feature-length films and give encouraging results.
机译：电影中的人物识别虽然对人类非常直观，但仍然对计算机方法提出了重大挑战。在本文中，我们研究了使用视频和电影脚本识别长篇电影中的角色的问题。与视频中命名人脸的最新方法不同，大多数方法是使用可见人脸与从时间局部视频记录中提取的名称之一之间的本地匹配，我们尝试在在找不到足够的本地名称提示的情况下使用名称和群集的面部轨迹。我们工作的贡献包括：1）利用图匹配方法在人脸相似性网络和名称相似性网络之间建立人脸名称关联，它们分别从各自的域（视频和脚本）派生。 2）提出了一种有效的人脸轨迹距离度量方法，用于人脸轨迹聚类。 3）作为应用程序，使用社交网络分析来挖掘角色之间的关系。所提出的框架能够为以角色为中心的电影浏览创造新的体验。在十部长篇故事片上进行了实验，得出了令人鼓舞的结果。

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