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Multi-tracking of general objects and specific faces is an important topic in the field of computer vision applicableto many branches of industry such as biometrics, security, etc. The rapid development of deep neural networkshas resulted in a dramatic improvement in face recognition and object detection problems, which helps improve themultiple-face tracking techniques exploiting the tracking-by-detection method. Our proposed method uses facedetection trained with a head dataset to resolve the face deformation problem in the tracking process. Further, weuse robust face features extracted from the deep face recognition network to match the tracklets with trackingfaces using Hungarian matching method. We achieved promising results regarding the usage of deep face featuresand head detection in a face tracking benchmark.
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H.N. Bui / 2013 / Illumination Invariant Face Tracking on Smart Phones using Skin Locus based CAMSHIFT / 스마트미디어저널 2(4):9~19
Hong Tai Tran / 2017 / Human Face Tracking and Modeling using Active Appearance Model with Motion Estimation / 스마트미디어저널 6(3):49~56
W. Luo / 2017 / Multiple Object Tracking : A Literature Review / Computing Research Repository (CoRR), vol. abs/1409.7 :1~18
Z. Kalal / 2012 / Tracking-learning-detection / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI) 34(7):1409~1422
W. Liu / 2016 / SSD : Single shot multibox detector / Proc. of Computer Vision -14th European Conference (ECCV) :21~37
Hong Tai Tran / 2017 / Human Face Tracking and Modeling using Active Appearance Model with Motion Estimation / 스마트미디어저널 6(3):49~56
W. Luo / 2017 / Multiple Object Tracking : A Literature Review / Computing Research Repository (CoRR), vol. abs/1409.7 :1~18
Z. Kalal / 2012 / Tracking-learning-detection / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI) 34(7):1409~1422
W. Liu / 2016 / SSD : Single shot multibox detector / Proc. of Computer Vision -14th European Conference (ECCV) :21~37
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