論文の概要: Recognizing Families In the Wild (RFIW): The 5th Edition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00598v2
- Date: Tue, 2 Nov 2021 05:20:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-03 11:06:47.996712
- Title: Recognizing Families In the Wild (RFIW): The 5th Edition
- Title（参考訳）: 野生家族認識(rfiw):第5版
- Authors: Joseph P. Robinson, Can Qin, Ming Shao, Matthew A. Turk, Rama
Chellappa, and Yun Fu
- Abstract要約: RFIWの5回目の版で、学者を惹きつけ、専門家を集め、新しい作品を出版し、今後の展望を議論する努力を継続します。
本稿では,今年のRFIWの3つの課題,具体的には血縁検証,三目的検証,家族メンバー検索と検索の結果について概説する。
我々は、RFIWの問題を考察するとともに、現在の取り組みを共有し、将来有望な方向性を推奨する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 115.73174360706136
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recognizing Families In the Wild (RFIW), held as a data challenge in
conjunction with the 16th IEEE International Conference on Automatic Face and
Gesture Recognition (FG), is a large-scale, multi-track visual kinship
recognition evaluation. This is our fifth edition of RFIW, for which we
continue the effort to attract scholars, bring together professionals, publish
new work, and discuss prospects. In this paper, we summarize submissions for
the three tasks of this year's RFIW: specifically, we review the results for
kinship verification, tri-subject verification, and family member search and
retrieval. We take a look at the RFIW problem, as well as share current efforts
and make recommendations for promising future directions.
- Abstract（参考訳）: 第16回IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)と共同で開催されているRFIW(Recognizing Families In the Wild)は、大規模かつ多トラックの視覚的親和性評価である。
RFIWの5回目の版で、学者を惹きつけ、専門家を集め、新しい作品を出版し、今後の展望を議論する努力を継続します。
本稿では,今年のrfiwにおける3つの課題に対する提案を要約する。具体的には,キンシップ検証,3つのサブジェクト検証,家族メンバーの検索と検索の結果について検討する。
我々は、RFIWの問題を考察するとともに、現在の取り組みを共有し、将来有望な方向性を推奨する。
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