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Identity matching from still images without face information

In computer vision, human identity matching from images and/or video has been an active research topic for more than two decades and its popularity is increasing with the increase in computing power. The state of the art technique... ver más

31/08/2017

UOI RESEARCHCOMMIT...

168K€

Presupuesto del proyecto: 168K€

Líder del proyecto

PANEPISTIMIO IOANNINON No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 3 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2017-08-31

MSCA-IF-2014-GF: Marie Skłodowska-Curie Individual F...

I+D

Cerrada hace 10 años

0% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

3 Participantes

UOI RESEARCHCOMMITTEE

168.39K€ | Lider

UNIVERSITY OF HOUSTON SYSTEM

86.07K€ | Participante

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Duración del proyecto: 28 meses Fecha Inicio: 2015-04-01
Fecha Fin: 2017-08-31

Líder del proyecto

PANEPISTIMIO IOANNINON No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 168K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto In computer vision, human identity matching from images and/or video has been an active research topic for more than two decades and its popularity is increasing with the increase in computing power. The state of the art techniques are based on face images and gait recognition from long video sequences. However, in many real applications only some static images of the subject may be available where face information is missing (e.g. posterior views). These scenarios have not been addressed by the research community as they are difficult to handle. In this action, we propose a method for matching identities from a set of 2D images of a person without any facial information. The method consists of two steps: at first, the human body is modelled by a 3D articulated model whose pose is estimated by its 2D projections onto the images. Then, biometric features are computed by fitting 3D deformable models to the image data, thus capturing the form and size of the main parts of the anatomy. The overall framework works under a probabilistic framework, with a learning step, in order to encode pose and anatomy variations between a set of individuals that are to be identified.

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