Abstract

This paper presents a detailed study about different algorithmic configurations for estimating soft biometric traits. In particular, a recently introduced common framework is the starting point of the study: it includes an initial facial detection, the subsequent facial traits description, the data reduction step, and the final classification step. The algorithmic configurations are featured by different descriptors and different strategies to build the training dataset and to scale the data in input to the classifier. Experimental proofs have been carried out on both publicly available datasets and image sequences specifically acquired in order to evaluate the performance even under real-world conditions, i.e., in the presence of scaling and rotation.

Autore Pugliese

• Distante Cosimo , Leo Marco , Carcagni' Pierluigi

Tutti gli autori

• P. Carcagnì; M. Del Coco; D. Cazzato; M. Leo; C. Distante

Titolo volume/Rivista

EURASIP Journal on Image and Video Processing (Online)

Anno di pubblicazione

2015

ISSN

1687-5281

ISBN

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