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複 数 顔 画 像 の 特 徴 集 約
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(前提)複数画像を入力とするSet-based Face Recognitionでは、画像毎で特徴抽出して、
上手いこと集約(fuse, aggregate, pool, …)するやり方が一般的(だと思う)
個々の画像から得た分布をがっちゃんこして、より正確な1つの分布を得たい
⇒ いろいろ計算したら右の式が得られるよ!! (雑)
Ƹ
𝜇𝑛
=
𝑖=1
𝑛
ො
𝜎𝑛
2
𝜎𝑖
2
𝜇𝑖
1
ො
𝜎𝑛
2
=
𝑖=1
𝑛
1
𝜎𝑖
2
1次元の場合はこの式
多次元なら各次元これで(多分) OK
「左式導くために全画像が条件付き独立を仮定したけど、
実際の動画とか仮定が崩壊してて冗長性あるから、
分散は各次元ごとで全画像のmin取るよ」
的なこと書いてあるので、実装見たほうが良いかも