Multiple-View Constrained Clustering For Unsupervised Face Identification In TV-Broadcast

Bendris, Meriem; Charlet, Delphine; Favre, Benoit; Damnati, Géraldine; Auguste, Rémi

Type de document :

Communication dans un congrès avec actes

DOI :

10.1109/ICASSP.2014.6853645

Titre :

Multiple-View Constrained Clustering For Unsupervised Face Identification In TV-Broadcast

Auteur(s) :

Bendris, Meriem [Auteur]
Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille [LIF]
Charlet, Delphine [Auteur]
France Télécom Recherche & Développement [FT R&D]
Favre, Benoit [Auteur]
Traitement Automatique du Langage Ecrit et Parlé [TALEP]
Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille - UMR 6166 [LIF]
Damnati, Géraldine [Auteur]
France Télécom Recherche et Développement [Lannion] [FTR&D]
Auguste, Rémi [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
FOX MIIRE [LIFL]

Titre de la manifestation scientifique :

ICASSP2014 - Image, Video, and Multidimensional Signal Processing (ICASSP2014 - IVMSP)

Ville :

Florence

Pays :

Italie

Date de début de la manifestation scientifique :

2014-05-04

Date de publication :

2014

Discipline(s) HAL :

Informatique [cs]/Informatique et langage [cs.CL]

Résumé en anglais : [en]

Our goal is to automatically identify faces in TV broadcast without a pre-defined dictionary of identities. Most methods are based on identity detection (from OCR and ASR) and require a propagation strategy based on visual ...
Lire la suite >Our goal is to automatically identify faces in TV broadcast without a pre-defined dictionary of identities. Most methods are based on identity detection (from OCR and ASR) and require a propagation strategy based on visual clustering. In TV content, people appear with many variations making the clustering difficult. In this case, speaker clustering can be a reliable link for face clustering. Multi-modal clustering methods assume a bipartite mapping between modalities. In this paper, we propose to build automatically an incomplete speaker-face mapping based on local evidence of OCR and Lip activity links. Then, we propose schemes of speaker constraints propagation to the face constrained-clustering problem. Experiments performed on the REPERE corpus show an improvement of face identification by propagating names to face clusters (+3.7% F-measure compared to the baseline).Lire moins >

Langue :

Anglais

Comité de lecture :

Oui

Audience :

Internationale

Vulgarisation :

Non

Collections :