Real-Time Probabilistic Tracking of Faces in Video

  • Authors:
  • Giuseppe Boccignone;Paola Campadelli;Alessandro Ferrari;Giuseppe Lipori

  • Affiliations:
  • Dipartimento di Scienze dell'Informazione, Università degli Studi di Milano, Milano, Italy 20135;Dipartimento di Scienze dell'Informazione, Università degli Studi di Milano, Milano, Italy 20135;Dipartimento di Scienze dell'Informazione, Università degli Studi di Milano, Milano, Italy 20135;Dipartimento di Scienze dell'Informazione, Università degli Studi di Milano, Milano, Italy 20135

  • Venue:
  • ICIAP '09 Proceedings of the 15th International Conference on Image Analysis and Processing
  • Year:
  • 2009

Quantified Score

Hi-index 0.00

Visualization

Abstract

In this note it is discussed how real-time face detection and tracking in video can be achieved by relying on a Bayesian approach realized in a multi-threaded architecture. To this end we propose a probabilistic interpretation of the output provided by a cascade of AdaBoost classifiers. Results show that such integrated approach is appealing with respect either to robustness and computational efficiency.