Dataset ETHZ para Modelagem Baseada em Aparência

Os resultados experimentais para o artigo Aprendendo Modelos Baseados em Aparência Discriminativa Usando Mínimos Quadrados Parciais, apresentado no SIBGRAPI’2009 (link para a página de pesquisa) foram obtidos usando o dataset ETHZ, que fornece um grande número de diferentes pessoas capturadas em condições não controladas. As sequências de vídeo são capturadas a partir de câmeras em movimento, o que fornece uma gama de variações nas aparências das pessoas.

Data Dados

Usamos a localização fática das pessoas no vídeo para cortar cada pessoa, depois criamos um diretório contendo amostras de cada pessoa (p0 ?? – p0 ??) para cada sequência de vídeo. As amostras nos diretórios têm o tamanho original, mas em nossos experimentos elas foram redimensionadas para 32 × 64 pixels. Em nossos experimentos, escolhemos uma das amostras de cada pessoa para aprender o modelo baseado em aparência e as demais amostras para classificação (esse procedimento foi repetido algumas vezes e a média foi usada). Os resultados foram dados pela taxa de reconhecimento global. A figura abaixo mostra alguns exemplos de amostras recortadas contidas na primeira sequência de vídeo do conjunto de dados.

Amostras recortadas usadas de todas as três sequências: [arquivo zip (146 MB)]

Captura-de-Tela-2014-02-11-às-14.25.39

Referências

Você deve citar o seguinte artigo caso use este dataset em seu trabalho.

Igor Leonardo Oliveira Bastos; William Robson Schwartz: Assigning Relative Importance to Scene Elements. Em: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), pp. 1-8, 2017. (Tipo: Inproceedings | Links | BibTeX)

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