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DOI: 10.5445/KSP/1000083168
Veröffentlicht am 27.07.2018
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Video-to-Video Face Recognition for Low-Quality Surveillance Data

Herrmann, Christian

Abstract (englisch):
The availability of video data is an opportunity and a challenge for law enforcement agencies. Face recognition methods can play a key role in the automated search for persons in the data. This work targets efficient representations of low-quality face sequences to enable fast and accurate face search. Novel concepts for multi-scale analysis, dataset augmentation, CNN loss function, and sequence description lead to improvements over state-of-the-art methods on surveillance video footage.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik (IFA)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2018
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0799-4
ISSN: 1863-6489
URN: urn:nbn:de:0072-831689
KITopen ID: 1000083168
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang IX, 153 S.
Serie Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ; 36
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik (IFA)
Prüfungsdatum 29.01.2018
Referent/Betreuer Prof. J. Beyerer
Schlagworte Gesichtswiederkennung, Videoverarbeitung, video, face, recognition
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