Jul, 2020

从一瞥到抓住：带有渐进相关反馈的交互式面部图像检索

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TL;DR提出了一种端到端的面部图像检索框架，利用相关反馈逐步提供给目击者，对心理图像进行交互式和迭代式检索，无需额外注释，并进行 exttt {CelebA} 数据集上的实验证明，该模型在最佳设置下的排名百分位数可以达到 99％，可以成为进一步研究的基础。
facial image retrievalforensic investigationsrelevance feedbackhistory information exttt{celeba}
发现论文，激发创造
  • 使用对比个性化的面部图像检索

    本研究提出了一种利用用户反馈进行二元监督的面部图像检索方法，采用对比学习范例，通过在线优化损失函数进行个性化处理，实验证明该方法可以更快地收敛和提高推荐准确性，同时提供了用户友好的网页端界面，让用户有实时的面部图像检索体验。

    May, 2022

  • 基于对话的交互式图像检索

    介绍了一种新的交互式图像检索方法，该方法允许用户通过自然语言提供反馈，形成了一个基于强化学习的对话系统，用于提高目标图像的排名，该方法在鞋类检索应用中表现出更好的准确性和更有效的检索结果。

    May, 2018

  • 双参考人脸检索

    该研究提出了一种双重参考人脸检索框架，通过利用四元数模型优化年龄相似度和身份相似度两个相似度度量，实现在给定特定年龄时检索特定人脸的目标。

    Jun, 2017

  • 法医面部识别评估

    最近机器学习和计算机视觉的进展使得人脸识别的准确率超越了人类表现。然而，我们质疑这些系统在真实的法庭鉴定情景中是否能够有效应用，因为在这种情景下，图像往往是低分辨率、低质量且被部分遮挡。本研究构建了一个大规模的合成人脸数据集，并创建了一个控制的人脸法庭鉴定场景，通过这两者的结合，可以在一系列真实环境条件下对人脸识别进行控制性评估。通过使用这个合成数据集和一个包含真实人脸的流行数据集，我们评估了两个常见的基于神经网络的人脸识别系统的准确性。我们发现，在这种更具挑战性的法庭鉴定情景中，先前报道的超过 95% 的人脸识别准确率下降到了 65%。

    Nov, 2023

  • 利用大规模无标注数据进行快速交互式图像检索

    本文介绍了一种基于二分类算法的交互式图像检索系统，该系统结合了主动学习和基于图的半监督学习算法。该方法使用不确定性采样的方法来找到具有信息价值的点，并借助一个启发式自适应阈值来确定决策界限。同时使用从深度学习和 WordNet 中提取的视觉和语义信息，以提高分类器的鲁棒性。该方法在多个数据集上的实验中得到了较高的 F1 分数。

    Feb, 2018

  • Ask&Confirm：基于部分查询的跨模态检索主动详细信息丰富

    本论文提出了一种针对图像检索中存在的信息不完整问题的解决框架 —— 基于 Ask-and-Confirm 策略的交互式检索方法，通过基于强化学习的学习策略和弱监督训练方法，大幅提高了基于文本的图像检索性能。

    Mar, 2021

  • 探究图像检索对视觉定位的作用 —— 一个详尽的基准测试

    该研究论文研究了视觉定位中图像检索方法对定位性能的影响，并提出了专为定位场景设计的检索方法的需求。通过引入基准测试和多种 “地面真实性” 定义以及针对经典地标检索或地点识别任务的检索效能的分析，探讨了这种影响。

    May, 2022

  • 基于补丁的概率图像质量评估用于人脸选择和视频人脸识别改进

    提出一种有效的基于 patch 的人脸图像质量评估算法，该算法综合考虑了人脸图像的几何对齐、锐度、头部姿势等因素，能够识别最正面、对齐、锐利和照明良好的图像，并在实验中表明在人脸子集的选择方面，该方法优于现有技术，使人脸识别准确度显著提高。

    Apr, 2013

  • 喜好预测的视觉指导

    研究表明，我们可以利用计算机识别人脸信息并预测性别、年龄和外貌美丽程度，同时通过视觉协作过滤技术和新的回归技术推断人们之间的偏好，并基于此预测一张图片的相对吸引力。在一项大型的约会网站数据集和明星图片上，我们的实验获得了令人信服的结果，并得出了一些有意义的社会学结论。

    Oct, 2015

  • 视觉定位图像检索基准测试

    通过针对视觉定位任务设计的检索方法，对知名的图像检索技术在多个数据集上进行了对比，发现经典的标志性目标的检索效果与定位效果并不完全匹配。

    Nov, 2020