Detecting and Naming Actors in Movies using Generative Appearance Models

International audienceWe introduce a generative model for learning person and costume specific detectors from labeled examples. We demonstrate the model on the task of localizing and naming actors in long video sequences. More specifically, the actor's head and shoulders are each represented as a constellation of optional color regions. Detection can proceed despite changes in view-point and partial occlusions. We explain how to learn the models from a small number of labeled keyframes or video tracks, and how to detect novel appearances of the actors in a maximum likelihood framework. We present results on a challenging movie example, with 81% recall in actor detection (coverage) and 89% precision in actor identification (naming).Nous présentons un modèle génératif pemettant l'apprentissage de détecteurs de personnes et de costumes à partir d'exemples. Nous appliquons notre modèle au problème de la détection, de la localisation et de l'identification d'acteurs dans de longues séquences vidéo. Nous représentons la tete et les épaules de chaque acteur comme une constellation de régions de couleurs. Toutes les régions sont facultatives, ce qui nous permet de rendre la méthode robuste aux changements de points de vues et aux occultations partielles. Nous décrivons comment le modèle peut être appris à partir d'un petit nombre d'exemple, et décrivons un algorithm rapide de détection. Notre méthode permet de detecter et reconnaitre les 8 acteurs du film "La corde" d'Alfred Hitchcock dans 81 % des cas, avec une précision de 89 %