小心你发的图：机器视觉推断你的家庭成员（附ACM MM 175页PDF全文下载）

【导读】第26届ACM国际多媒体会议（ACM International Conference on Multimedia, 简称ACM MM）于2018年10月22日至26日在韩国首尔隆重举行。自1993年首次召开以来，ACM MM每年召开一次，已经成为多媒体领域顶级会议，也是中国计算机学会推荐的A类国际学术。会议热门方向有大规模图像视频分析、社会媒体研究、多模态人机交互、计算视觉、计算图像等等。本文章为大家整理了Joseph P Robinson的家庭成员识别方法教程，并附带slides下载。

介绍：

自然环境下的亲属识别需求具有很大的应用前景。例如，能够帮助法医判断推理，因为血缘关系是一个非常强大的线索，可以有助于缩减搜索空间（例如，知道谁的兄弟有前科，可以帮助警方更快的定位嫌疑人）。简而言之，这项技术可以应用于方方面面：消费者（自动照片规整）、警方（失踪儿童查询、嫌疑人识别等）等。以上的例子可以说明，亲属关系是一个强大的线索，能够作为面部属性，能够大大减少更普遍的面部识别问题的搜索空间。在本教程中，我们将介绍该领域内的一些背景信息，主要科研方向的研究现状，当前最先进的算法模型，以及其他的资料；然后，我们将介绍大型家庭野外图像集，一些公开的比赛，以及最佳的算法模型。最后，我们将讨论未来该领域内的一些研究方向以及实际的使用案例。

内容大纲：

• 亲属识别问题概述

• 2010年-2017年亲属识别问题的研究进展

• 自然场景下的家庭数据集

• 更多的现代深度学习方法与应用

• 快速DNA检测（DHS）

• RFIW数据挑战赛

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附PDF全文：

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