Face diarization

Abstract

[ANGLÈS] The Face Diarization project is a comparative analysis between two methods already developed. This project aims to determine if, using this procedure, the video sequence scenes limits can be determined. For face detection a 69.78% recall and a 65.78% precision are achieved. Using the LBPH classification system a 74.34% of detections are correctly classified; while, using the system algorithm that also considers the cloth, a 62.57% are classified. For the scenes separation system, using the result provided by the first classification system a 77.7% of shots are classified, dividing a 19.23% of scenes and combining a 5.17%; using the second system results a 94.76% are classified, 4.12% of scenes are divided and 89.91% are combined. The Face Diarization method can be a proper tool to separate scenes, providing that the face detection system and the face classification system used in the procedure get suitable results.

[CASTELLÀ] El proyecto Face Diarization es un análisis comparativo entre dos métodos existentes. Pretende determinar si, mediante este procedimiento, es posible determinar los límites de las escenas de una secuencia de vídeo. Para la detección de caras se ha conseguido una exhaustividad del 69.78% y una precisión del 65.78%. Con el sistema de clasificación LBPH se clasifican correctamente un 74.34% de les detecciones; mientras que con el sistema que considera también la ropa se han clasificado un 62.57%. Para el sistema de separación de escenas, con los resultados del primer sistema se ha conseguido clasificar el 77.7% de los shots, dividiendo un 19.23% de les escenas y combinando un 5.17%; y un 94.76% de los shots dividiendo un 4.12% y combinando un 89.81% de las escenas utilizando los del segundo. La Face Diarization puede ser una buena herramienta para la separación de escenas, siempre que los sistemas de detección y de clasificación de caras obtengan buenos resultados.

[CATALÀ] El projecte Face Diarization és un anàlisi comparatiu entre dos mètodes existents. Pretén determinar si, mitjançant aquest procediment, és possible determinar els límits de les escenes d’una seqüència de vídeo. Per la detecció de cares s’ha aconseguit un record del 69.78% i una precisió del 65.78%. Amb el sistema de classificació LBPH es classifiquen correctament un 74.34% de les deteccions; mentre que amb el sistema que considera també la roba se n’han classificat un 62.57%. Pel sistema de separació d’escenes, amb els resultats del primer sistema s’ha aconseguit classificar el 77.7% dels shots, dividint un 19.23% de les escenes i combinant-ne un 5.17%; i un 94.76% dels shots dividint un 4.12% i combinant un 89.81% de les escenes utilitzant els del segon. La Face Diarization pot ser una bona eina per a la separació d’escenes, sempre i quan els sistemes de detecció i de classificació de cares obtinguin bons resultats.