通过追踪在档案电影中寻找人们

这项工作的目标是找到所有档案电影中的人。面临的挑战包括低图像质量、运动模糊、部分遮挡、非标准姿势和拥挤的场景。我们的方法基于人脸检测，并采取追踪/时间的方法进行检测。我们的追踪器有两种模式，尽可能跟随人脸检测，在人脸检测失败时切换到低级追踪。通过追踪建立的时间对应关系，我们将检测形式化为一维链/轨迹中的推理问题。我们使用条件随机场模型来整合跨帧信息，并重新评分轨迹中的临时检测。在完整电影上的定量评估显示，基于CRF的时间检测器显著提高了人脸检测，精度提高约30%（抑制孤立的误报），同时召回率提升超过10%（恢复人脸检测器失败的困难案例）。