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❆❧❧ ♦❢ t❤❡s❡ ❞✐✛❡r❡♥❝❡s ❤❛✈❡ ❛ ❞✐r❡❝t ✐♠♣❛❝t ♦♥ t❤❡ ❢❛❧s❡ ♣♦s✐t✐✈❡ ❛♥❞ ❢❛❧s❡♥❡❣❛t✐✈❡ ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥ ♠❡tr✐❝s✳ ■❢ ♦♥❡ ♠❡t❤♦❞ t✉♥❡s ❢♦r ❛ s♣❡❝✐✜❝ ❞❛t❛s❡t✱ t❤❡♥ ✐t✇✐❧❧ ❜❡ ✉♥❢❛✐r❧② ♣❡♥❛❧✐③❡❞ ✐♥ ❛♥♦t❤❡r ♦♥❡✳ ■♥ t❤✐s ♣❛♣❡r ✇❡ t❛❦❡ s♣❡❝✐❛❧ ❝❛r❡t♦ ❞❡s✐❣♥ t❤❡ ❝♦♠♣❛r✐s♦♥s ❛s ❢❛✐r❧② ❛s ♣♦ss✐❜❧❡❀ ✇❡ ♣r♦♣♦s❡ r❡♠❡❞✐❛❧ ♠❡❛s✉r❡❢♦r ❡❛❝❤ ♦❢ t❤❡s❡ ✐ss✉❡s✳ ❚❤❡s❡ ♠❡❛s✉r❡s r❡q✉✐r❡ ❝❤❛♥❣❡s ✐♥ t❤❡ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥ ❛♥❞❡✈❛❧✉❛t✐♦♥ ♣r♦t♦❝♦❧ ❢♦r P❛s❝❛❧ ❋❛❝❡s ❛♥❞ ❆❋❲ ✭t❤❡ ❋❉❉❇ ❞❛t❛s❡t ✐s ✐♠♠✉t❛❜❧❡✱s❡❡ ❜❡❧♦✇✮✳

◆❡✇ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s ❚❤❡ ❣♦❛❧ ♦❢ ♥❡✇ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s ✐s t✇♦ ❢♦❧❞✿ ✶✮ ▼❛❦❡ s✉r❡ t❤❛tt❤❡ ❜♦✉♥❞✐♥❣ ❜♦①❡s ❛r❡ ❝r❡❛t❡❞ ✉s✐♥❣ ❛ ✉♥✐❢♦r♠ ♣♦❧✐❝② ✐♥s✐❞❡ t❤❡ ❞❛t❛s❡t ✭t❤✐s✐s ✐♠♣❡r❛t✐✈❡ ❢♦r ♣r♦♣❡r ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥✮✳ ✷✮ ❚♦ ❛♥♥♦t❛t❡ ❛❧❧ ❢❛❝❡s t❤❛t ♠✐❣❤t ❞❡♣❡♥❞♦♥ t❤❡ ❢❛❝❡ ♣r❡s❡♥❝❡ ♣♦❧✐❝②✳
❋♦r t❤❡ ♥❡✇ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s✱ ✇❡ ❛❞❥✉st❡❞ t❤❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥ ❜♦✉♥❞✐♥❣ ❜♦①❡s ✐♥ P❛s❝❛❧❋❛❝❡s t♦ ♠❛t❝❤ t❤❡ ❣✉✐❞❡❧✐♥❡s ❞❡✜♥❡❞ ✐♥ t❤❡ s✉♣♣❧❡♠❡♥t❛r② ♠❛t❡r✐❛❧ ✭s✐♠✐❧❛r t♦❆❋❲ ♦♥❡✮✳ ❚❤❡ ❜♦①❡s ✐♥ ❆❋❲ ❛❧r❡❛❞② ❢♦❧❧♦✇ ♠✉❝❤ str✐❝t❡r r✉❧❡s✱ ❛♥❞ ♥❡❡❞❡❞♥♦ ♠❛❥♦r ❡❞✐ts✳ ❆❞❞✐t✐♦♥❛❧❧②✱ ✇❡ ❛❞❞❡❞ ♥❡✇ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s ❢♦r ♦✈❡r❧♦♦❦❡❞ ❢❛❝❡s ❛♥❞❢❛❝❡s ✐♥ ❝❤❛❧❧❡♥❣✐♥❣ ❝♦♥❞✐t✐♦♥s s✉❝❤ ❛s s♠❛❧❧✱ ♦❝❝❧✉❞❡❞✱ ♦r tr✉♥❝❛t❡❞ ❢❛❝❡s✳ ❲❡❧❛❜❡❧❧❡❞ ♠♦st ♦❢ t❤❡s❡ ♥❡✇ ❞❡t❡❝t✐♦♥s ✇✐t❤ ❛♥ ✐❣♥♦r❡ ✢❛❣✳ ▼❡t❤♦❞s s❤♦✉❧❞ ♥♦t❜❡ ♣✉♥✐s❤❡❞ ❢♦r t❤❡✐r ❛❜✐❧✐t② t♦ ❞❡t❡❝t ❝❤❛❧❧❡♥❣✐♥❣ ✐♥st❛♥❝❡s✳

❘❡♠❡❞✐❛❧ ♠❡❛s✉r❡s ❢♦r ❜♦✉♥❞✐♥❣ ❜♦① ♣♦❧✐❝② ❖✉r ♥❡✇ ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥ ❤❛s ❛♣r❡♣r♦❝❡ss✐♥❣ st❛❣❡ t❤❛t s❡❛r❝❤❡s ❢♦r ❛ ❣❧♦❜❛❧ r✐❣✐❞ tr❛♥s❢♦r♠❛t✐♦♥ ♦❢ t❤❡ ❞❡✲t❡❝t✐♦♥ ♦✉t♣✉t ♦❢ ❛ s♣❡❝✐✜❝ ♠❡t❤♦❞✱ s✉❝❤ ❛s t♦ ♠❛①✐♠✐③❡ t❤❡ ♦✈❡r❧❛♣ ✇✐t❤ t❤❡

1.0

1.0

0.8

0.8
Precision

Precision❋❛❝❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥ ✇✐t❤♦✉t ❜❡❧❧s ❛♥❞ ✇❤✐st❧❡s

0.6Structural Models [33] (AP 77.14)
Ours SquaresChnFtrs-5 (AP 70.18)
TSM [36] (AP 68.60)
OpenCV (AP 55.89)
W.S. Boosting [14] (AP 48.05)
Sky Biometry [28] (AP 47.32)
Face++
Picasa

0.4
0.2
0.0
0.0

0.2

0.4

Recall

0.6

0.6
0.4
0.2

(a)
0.8

1.0

✺

0.0
0.0

Ours SquaresChnFtrs-5 (AP 85.57)
Structured Models [33] (AP 83.87)
TSM [36] (AP 76.35)
Sky Biometry [28] (AP 68.57)
OpenCV (AP 61.09)
W.S. Boosting [14] (AP 59.99)
Face++
Picasa0.2

0.4

Recall

0.6

(b)
0.8

(c)

1.0

❋✐❣✉r❡ ✸✿ Pr❡❝✐s✐♦♥✲r❡❝❛❧❧ ❝✉r✈❡s ♦❢ t❤❡ ❞✐✛❡r❡♥t ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥ ♠❡t❤♦❞s ♦♥ P❛s❝❛❧✳
✭❛✮ ❙❤♦✇s t❤❡ ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥ ❜❛s❡❞ ♦♥ t❤❡ ♣r❡✈✐♦✉s ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s✱ ♥♦t ❝♦♠♣❡♥s❛t✐♥❣
❞✐✛❡r❡♥t ❣✉✐❞❡❧✐♥❡s✳ ✭❜✮ ❚r❛♥s❢♦r♠s t❤❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥s t♦ r❡✢❡❝t t❤❡ t❡st s❡t ❛♥♥♦✲t❛t✐♦♥ ♣♦❧✐❝②✳ ✭❝✮ ●r❡❡♥ ❛♥❞ ②❡❧❧♦✇ ❜♦①❡s s❤♦✇ ❞✐✛❡r❡♥t ❛♥♥♦t❛t✐♦♥✴❞❡t❡❝t✐♦♥♣♦❧✐❝✐❡s✳ ❚❤❡ ❣r❡❡♥ ❜♦① ✐♥❞✐❝❛t❡s ❛ ♣r❡✈✐♦✉s❧② ♠✐ss✐♥❣ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s✱ ♥♦✇ ♠❛r❦❡❞❛s ✏✐❣♥♦r❡✑✳ ❉❡t❡❝t✐♥❣ t❤✐s ❢❛❝❡ s❤♦✉❧❞ ♥♦t ❝♦✉♥t ❛s ❢❛❧s❡ ♣♦s✐t✐✈❡✳
❣r♦✉♥❞ tr✉t❤ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s✳ ❇② s❡❛r❝❤✐♥❣ ❛ ❣❧♦❜❛❧ s❝❛❧✐♥❣ ❛♥❞ tr❛♥s❧❛t✐♦♥ t❤❛t♠❛①✐♠✐③❡ ♣❡r❢♦r♠❛♥❝❡s ✇❡ ❡✈❛❧✉❛t❡ ❛s ✐❢ ❡❛❝❤ ♠❡t❤♦❞ ✇♦✉❧❞ ❤❛✈❡ t❛❦❡♥ ❝❛r❡ ♦❢t❛r❣❡t✐♥❣ t❤❡✐r ❞❡t❡❝t✐♦♥s ✭s✐③❡ ❛♥❞ ♣♦s✐t✐♦♥✮ t♦✇❛r❞s t❤❡ s♣❡❝✐✜❝ t❡st s❡t✳
◆♦t❡ t❤❛t s✐♥❝❡ ❜♦✉♥❞✐♥❣ ❜♦①❡s ❛r❡ ❛❞❛♣t❡❞ ❢♦r ❡✈❡r② ♠❡t❤♦❞ ✐♥ ♦✉r ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥✱✐t ❜❡❝♦♠❡s ♣❛rt ♦❢ t❤❡ ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥ ♣r♦t♦❝♦❧ ❛♥❞ ❞♦❡s ♥♦t ❛❞✈❛♥t❛❣❡ ❛♥② s♣❡❝✐✜❝♠❡t❤♦❞✳ ❚❤❡ ❞❡t❛✐❧s ♦❢ t❤❡ ❡st✐♠❛t✐♦♥ ❛❧❣♦r✐t❤♠ ❛r❡ ♣r♦✈✐❞❡❞ ✐♥ t❤❡ s✉♣♣❧❡♠❡♥✲t❛r② ♠❛t❡r✐❛❧✳

❘❡♠❡❞✐❛❧ ♠❡❛s✉r❡s ❢♦r ❞✐✛❡r❡♥t s❝❛❧❡ r❛♥❣❡s ❆♥♦t❤❡r ✐♠♣♦rt❛♥t ❛s♣❡❝t ♦❢t❤❡ ❞✐✛❡r❡♥t ❞❡t❡❝t♦rs ✐s t❤❡✐r ♠✐♥✐♠❛❧ ❛♥❞ ♠❛①✐♠❛❧ s❡❛r❝❤ s❝❛❧❡✳ ❉✐✛❡r❡♥t s❡❛r❝❤
r❛♥❣❡s r❡s✉❧t ✐♥ ❞✐✛❡r❡♥t s❡ts ♦❢ ❞❡t❡❝t❡❞ ❜♦✉♥❞✐♥❣ ❜♦①❡s✳ ❚❤❡ s❡❛r❝❤ r❛♥❣❡ ❛♥❞❛♥♥♦t❛t✐♦♥ q✉❛❧✐t②✴❣✉✐❞❡❧✐♥❡s ❤❛✈❡ s❡✈❡r❡ ✐♠♣❛❝t ♦♥ t❤❡ ♦✈❡r❛❧❧ ❞❡t❡❝t♦r q✉❛❧✐t②✳
■❢ ♦♥❡ ❛♣♣r♦❛❝❤ s❡❛r❝❤❡s ❢♦r s♠❛❧❧❡r ❢❛❝❡s t❤❛♥ s♣❡❝✐✜❡❞ ❜② t❤❡ ❞❛t❛s❡t ♣♦❧✐❝②✱❤✐❣❤ s❝♦r✐♥❣ ❢❛❧s❡ ♣♦s✐t✐✈❡s ♠✐❣❤t ❜❡ ✐♥tr♦❞✉❝❡❞❀ ✐❢ ❛ ♠❡t❤♦❞ ✐s s❡❛r❝❤✐♥❣ ♦♥❧②❢♦r ❧❛r❣❡r ❢❛❝❡s✱ ✐t ✇✐❧❧ ♠✐ss ♦✉t ♦♥ r❡❝❛❧❧✳ ❚❤✉s ✉s✐♥❣ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s ❛♥❞ ❞❡t❡❝t✐♦♥s❛s✲✐s ✐s ❛ ♥♦ ❣♦✳
❋♦r t❤❡ s❛❦❡ ♦❢ ❡①♣❧❛♥❛t✐♦♥ ❧❡t ✉s ❛ss✉♠❡ ❛ ❞❛t❛s❡t ❤❛s ❜❡❡♥ ♣❡r❢❡❝t❧② ❛♥♥♦✲t❛t❡❞ ❢♦r ❛❧❧ ❢❛❝❡s ❧❛r❣❡r t❤❛♥ 15 ♣✐①❡❧s✳ ❉✐✛❡r❡♥t ❞❡t❡❝t♦rs ✇✐❧❧ ♦✉t♣✉t ❞✐✛❡r❡♥t❞❡t❡❝t✐♦♥ s✐③❡s✱ ✇❤✐❝❤ ♠✐❣❤t ♦r ♠✐❣❤t ♥♦t ❝♦✈❡r t❤❡ ♠✐♥✐♠✉♠ s✐③❡ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s✳ ■♥t❤✐s ❡①❛♠♣❧❡✱ ❧❡t ✉s ❛ss✉♠❡ t❤❛t ✇❡ ❛r❡ ✐♥t❡r❡st❡❞ ✐♥ ❡✈❛❧✉❛t✐♥❣ ❛❧❧ ❢❛❝❡s ❧❛r❣❡rt❤❛♥ α = 30 ♣✐①❡❧s✳ ❚❤❡ ♥❛✐✈❡ ❛♣♣r♦❛❝❤ ✇♦✉❧❞ ❜❡ t♦ ❝❤♦♣✲♦✛ ❛❧❧ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥ss♠❛❧❧❡r t❤❛♥ α✱ ❛♥❞ ❛❧s♦ ❛❧❧ ❞❡t❡❝t✐♦♥s s♠❛❧❧❡r t❤❛♥ α✳ ❍♦✇❡✈❡r✱ ✐❢ t❤❡ ❞❡t❡❝t♦r♦r✐❣✐♥❛❧❧② tr✐❣❣❡r❡❞ ✇✐t❤ ❛ ❜♦✉♥❞✐♥❣ ❜♦① ♦❢ s✐③❡ α − 1 ❢♦r ❛ ❢❛❝❡ ♦❢ tr✉❡ s✐③❡ α✱r❡♠♦✈✐♥❣ ✐t ✇✐❧❧ ❝r❡❛t❡ ❛ ❞r♦♣ ✐♥ r❡❝❛❧❧ ✭❢❛❧s❡ ♥❡❣❛t✐✈❡✮✳ ■❢ ♦♥❡ ❞❡❝✐❞❡s t♦ ❦❡❡♣❞❡t❡❝t✐♦♥ s♠❛❧❧❡r t❤❛♥ α ✇❤✐❧❡ ❞r♦♣♣✐♥❣ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s s♠❛❧❧❡r t❤❛♥ α✱ t❤❡♥ t❤✐s❝r❡❛t❡ ❛rt✐✜❝✐❛❧ ❢❛❧s❡ ♣♦s✐t✐✈❡s✳ ❚❤❡ ♥❛✐✈❡ ❛♣♣r♦❛❝❤ ❞♦❡s ♥♦t ✇♦r❦ ❡✐t❤❡r✳
❲❡ ♣r♦♣♦s❡ t♦ s♦❧✈❡ t❤✐s ♣r♦❜❧❡♠ ✐♥ t❤❡ ❢♦❧❧♦✇✐♥❣ ✇❛②✳ ●✐✈❡♥ ❛ s❡t ♦❢ ❛♥✲♥♦t❛t✐♦♥s✱ t❤❡ ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥ ♠✐♥✐♠❛❧ s✐③❡ α ✐s s❡t t♦ ❛ ✈❛❧✉❡ ❝♦♠❢♦rt❛❜❧② ❧❛r❣❡rt❤❛♥ t❤❡ ♠✐♥✐♠❛❧ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥ s✐③❡✳ ❲❡ ✐♥tr♦❞✉❝❡ ❛ s❡❝♦♥❞ t❤r❡s❤♦❧❞ β ✱ ✇❤✐❝❤

✻▼✳ ▼❛t❤✐❛s✱ ❘✳ ❇❡♥❡♥s♦♥✱ ▼✳ P❡❞❡rs♦❧✐✱ ❛♥❞ ▲✳ ❱❛♥ ●♦♦❧❞❡✜♥❡s t❤❡ ♠✐♥✐♠❛❧ s✐③❡ ♦❢√❞❡t❡❝t✐♦♥s t❤❛t ✇❡ ❝♦♥s✐❞❡r✳ ❲❡ s❡t β = 0.5 · α2 ✱❣✐✈❡♥ t❤❛t ♦✉r ♦✈❡r❧❛♣ ♦✈❡r ✉♥✐♦♥ t❤r❡s❤♦❧❞ ✐s 0.5✳ ❲✐t❤ β ✇❡ ❦❡❡♣ ❛❧❧ ❞❡t❡❝t✐♦♥s✇❤✐❝❤ ✇♦✉❧❞ st✐❧❧ ❤❛✈❡ s✉✣❝✐❡♥t ♦✈❡r❧❛♣ ✭> 0.5 ♦✈❡r❧❛♣ ♦✈❡r ✉♥✐♦♥✮ ✇✐t❤ ❛ ❣r♦✉♥❞tr✉t❤ ❜♦✉♥❞✐♥❣ ❜♦① ♦❢ s✐③❡ α✱ ❛♥❞ r❡♠♦✈❡ ❛❧❧ s♠❛❧❧❡r ♦♥❡s✳ ❋✐♥❛❧❧②✱ t♦ ❛✈♦✐❞ s♠❛❧❧❢❛❧s❡ ♣♦s✐t✐✈❡s✱ ✇❡ ♠❛r❦ ❛❧❧ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s s♠❛❧❧❡r t❤❛♥ α ✇✐t❤ t❤❡ ✏✐❣♥♦r❡✑ ✢❛❣✳
❲✐t❤ t❤❡s❡ t✇♦ t❤r❡s❤♦❧❞s ✇❡ r❡❞✉❝❡ t❤❡ ❜♦r❞❡r ❡✛❡❝ts✱ ❛♥❞ ♦❜t❛✐♥ t❤❡ ❞❡s✐r❡❞✉♥❜✐❛s❡❞ ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥✳ ■♥ ♦✉r ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥ ✇❡ s❡t s❡t α t♦ ✸✵ ♣✐①❡❧s✳

■♠♣❛❝t ♦❢ t❤❡ ♥❡✇ ♣r♦t♦❝♦❧ ❚♦ s✉♠♠❛r✐③❡ ♦✉r ♥❡✇ ♣r♦t♦❝♦❧ ❢♦r P❛s❝❛❧ ❛♥❞❆❋❲ ❞❛t❛s❡ts ✐♥❝❧✉❞❡✿ ❛✮ ♥❡✇ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s✱ ❜✮ ❛ tr❛♥s❢♦r♠❛t✐♦♥ ♦❢ t❤❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥❜♦✉♥❞✐♥❣ ❜♦①❡s t♦ ❛❞❛♣t ❡❛❝❤ ❛❧❣♦r✐t❤♠ t♦ ❡❛❝❤ ❞❛t❛s❡t✱ ❝✮ ❛ ♥❡✇ ❤❛♥❞❧✐♥❣ ♦❢❞❡t❡❝t✐♦♥ ✇✐♥❞♦✇s ♦♥ t❤❡ ❜♦r❞❡r ♦❢ t❤❡ ❛♥♥♦t❛t❡❞ s❝❛❧❡ r❛♥❣❡✳
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❖✉r ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥ t♦♦❧s✱ ❛♥❞ t❤❡ ♥❡✇ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s ❢♦r P❛s❝❛❧ ❋❛❝❡s ❛♥❞ ❆❋❲✱✇✐❧❧ ❜❡ r❡❧❡❛s❡❞ t♦❣❡t❤❡r ✇✐t❤ t❤✐s ♣❛♣❡r✳ ❲❡ ❤♦♣❡ t❤❛t ❢✉t✉r❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥ ❜❡♥❝❤✲♠❛r❦s ✇✐❧❧ ❝♦♥s✐❞❡r ✐♥ t❤❡✐r ❞❡s✐❣♥ t❤❡ ✐ss✉❡s r❛✐s❡❞ ❤❡r❡✳

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❛s q✉❛♥t✐s❡❞ ♦r✐❡♥t❡❞ ✐♠❛❣❡ ❣r❛❞✐❡♥t✱ ❝♦❧♦✉r✱ ❧✐♥❡❛r ✜❧t❡r r❡s♣♦♥s❡s✱ ❡t❝✳ ❚❤❡✐♥t❡❣r❛❧ ✐♠❛❣❡s ❞❡✜♥❡❞ ♦✈❡r t❤❡s❡ ❝❤❛♥♥❡❧s ❛❧❧♦✇ t♦ q✉✐❝❦❧② s✉♠ ♦✈❡r ❛r❜✐tr❛r②
r❡❝t❛♥❣✉❧❛r ♣♦♦❧✐♥❣ r❡❣✐♦♥s✳ ❚❤❡ ♦❜❥❡❝t ❞❡t❡❝t♦r ✐s tr❛✐♥❡❞ ❜② ❜♦♦st✐♥❣ ❛ ❢♦r❡st♦❢ tr❡❡s ❜✉✐❧t ✉s✐♥❣ s✉❝❤ r❡❝t❛♥❣✉❧❛r ♣♦♦❧✐♥❣ r❡❣✐♦♥s ❛s ✐♥♣✉t ❢❡❛t✉r❡s✳
❙♦♠❡✇❤❛t s✉r♣r✐s✐♥❣❧②✱ t❤✐s ❝♦♠❜✐♥❛t✐♦♥ ♦❢ ❝❧❛ss✐❝ ✐♥❣r❡❞✐❡♥ts ✭♦r✐❡♥t❡❞ ❣r❛✲❞✐❡♥t ❛♥❞ ❝♦❧♦✉r ❢❡❛t✉r❡ ♠❛♣s✱ ❞❡❝✐s✐♦♥ tr❡❡s✱ ❛♥❞ ❆❞❛❜♦♦st✮ ❤❛s s❤♦✇♥ t♦♣ ♣❡r✲❢♦r♠❛♥❝❡ ♦♥ t❛s❦s s✉❝❤ ❛s ♣❡❞❡str✐❛♥ ❞❡t❡❝t✐♦♥ ❬✸❪✱ tr❛✣❝ s✐❣♥s ❞❡t❡❝t✐♦♥ ❬✶✾❪✱❛♥❞ ❢❡❛t✉r❡ ♣♦✐♥ts ♠❛t❝❤✐♥❣ ❬✷✾❪✳ ■t r❡❛❝❤❡s ❤✐❣❤❡r ♣❡❞❡str✐❛♥ ❞❡t❡❝t✐♦♥ q✉❛❧✲✐t② t❤❛♥ ♠♦r❡ s♦♣❤✐st✐❝❛t❡❞ ♠❡t❤♦❞s ✉s✐♥❣ ❞❡❢♦r♠❛❜❧❡ ♣❛rts ❬✾❪✱ ♠♦r❡ ❝♦♠♣❧❡①❢❡❛t✉r❡s ❬✸✶❪✱ ♥♦♥✲❧✐♥❡❛r ❦❡r♥❡❧s ❬✶✽❪ ♦r ❛ ❞❡❡♣ ❛r❝❤✐t❡❝t✉r❡ ❬✷✻❪✳
❲❡ ♣r♦♣♦s❡ t♦ ❛❞❛♣t t❤❡ ✐♥t❡❣r❛❧ ❝❤❛♥♥❡❧s ❞❡t❡❝t♦r t♦ t❤❡ t❛s❦ ♦❢ ❢❛❝❡ ❞❡✲t❡❝t✐♦♥✳ ❲❡ ♣✉r♣♦s❡❧② ✉s❡ ❛ ♣❧❛✐♥ s❡t✉♣✱ s✐♠✐❧❛r t♦ ❬✼✱✸✱✶✾❪✳ ❯♥❧❡ss ♦t❤❡r✇✐s❡s♣❡❝✐✜❡❞ ✇❡ ✉s❡ s✐♠♣❧❡ ❣r❛❞✐❡♥t ♠❛❣♥✐t✉❞❡ ❝❤❛♥♥❡❧s ✭s✐① ❢♦r q✉❛♥t✐s❡❞ ♦r✐❡♥t❛✲t✐♦♥s✱ ♦♥❡ ❢♦r ♠❛❣♥✐t✉❞❡ ❝❤❛♥♥❡❧✮✱ ❛♥❞ ❝♦❧♦✉r ❝❤❛♥♥❡❧s ✭▲❯❱ ❝♦❧♦✉r s♣❛❝❡✮✳ ❲❡✉s❡ s❤❛❧❧♦✇ ❜♦♦st❡❞ tr❡❡s ♦❢ ❞❡♣t❤ t✇♦ ✭t❤r❡❡ st✉♠♣s ♣❡r tr❡❡✮✳
❚❤❡ ♠❛✐♥ ❞✐✛❡r❡♥❝❡ ❢r♦♠ ♣r❡✈✐♦✉s ✐♥st❛♥❝❡s ♦❢ t❤✐s ❢r❛♠❡✇♦r❦ ✐s t❤❛t ✐♥st❡❛❞♦❢ ✉s✐♥❣ ❛ s✐♥❣❧❡ t❡♠♣❧❛t❡ ♣❡r ♦❜❥❡❝t ❝❛t❡❣♦r②✱ ✇❡ ❝♦♠❜✐♥❡ ❛ s❡t ♦❢ t❡♠♣❧❛t❡st♦ r❡♣r❡s❡♥t t❤❡ ❢❛❝❡ ❝❛t❡❣♦r② ✭s♦ ❝❛❧❧❡❞ ✏❝♦♠♣♦♥❡♥ts✑✮ ❬✾✱✷✺❪✳ ❊❛❝❤ ❝♦♠♣♦♥❡♥t❝❛♣t✉r❡s ❛ ❢r❛❝t✐♦♥ ♦❢ t❤❡ ✐♥tr❛✲❝❧❛ss ❞✐✈❡rs✐t② ♦❢ ❢❛❝❡s✳ ❆t t❡st t✐♠❡ ❛❧❧ t❡♠♣❧❛t❡s❛r❡ ❡✈❛❧✉❛t❡❞✱ ❛♥❞ t❤❡✐r ❞❡t❡❝t✐♦♥s ♠❡r❣❡❞ ❞✉r✐♥❣ ♥♦♥✲♠❛①✐♠✉♠ s✉♣♣r❡ss✐♦♥✳

✸✳✶❇❛s❡❧✐♥❡ ❞❡t❡❝t♦r❖✉r ❜❛s❡❧✐♥❡ ❞❡t❡❝t♦r ❙q✉❛r❡s❈❤♥❋trs✲✺ ❝♦♥s✐sts ♦❢ 5 ❝♦♠♣♦♥❡♥ts✱ ❝❧✉st❡r❡❞✉s✐♥❣ t❤❡ ②❛✇ ❛♥❣❧❡ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s✳ ❲❡ ❝♦❧❧❡❝t❡❞ ❛ t♦t❛❧ ♦❢ 15 106 s❛♠♣❧❡s ❢r♦♠ t❤❡❆❋▲❲ ❞❛t❛❜❛s❡ ❬✶✺❪ t♦ tr❛✐♥ 5 ♠♦❞❡❧s ✭❝♦♠♣♦♥❡♥ts✮ ♦❢ s✐③❡ 80 × 80 ♣✐①❡❧s✳
❆ ❢r♦♥t❛❧ ❢❛❝❡ ❞❡t❡❝t♦r ✭②❛✇ ❛♥❣❧❡➧20 ❞❡❣r❡❡s✮ ❛♥❞ t✇♦ s✐❞❡ ✈✐❡✇s ✭20 → 60❛♥❞ 60 → 100 ❞❡❣r❡❡s✮ ❛r❡ tr❛✐♥❡❞ ✉s✐♥❣ 6 752✱ 5 810✱ ❛♥❞ 2 544 s❛♠♣❧❡s r❡s♣❡❝✲t✐✈❡❧②✳ P✐t❝❤ ❛♥❞ r♦❧❧ ❛r❡ ❦❡♣t ❜❡t✇❡❡♥➧22.5 ❞❡❣r❡❡s✳ ❆s ♥❡❣❛t✐✈❡ s❛♠♣❧❡s ✇❡✉s❡ 3 652 ♣❡rs♦♥✲❢r❡❡ ✐♠❛❣❡s ❢r♦♠ t❤❡ P❛s❝❛❧ ❱❖❈ ❞❛t❛❜❛s❡ ❬✽❪✳ ❚❤❡ r❡♠❛✐♥✐♥❣
t✇♦ ♠♦❞❡❧s ❛r❡ ♠✐rr♦r❡❞ ✈❡rs✐♦♥ ♦❢ t❤❡ s✐❞❡ ✈✐❡✇s✳ ❙❡❡ s✉♣♣❧❡♠❡♥t❛r② ♠❛t❡r✐❛❧❢♦r ❞❡t❛✐❧s ♦♥ t❤❡ ❧❡❛r♥❡❞ ♠♦❞❡❧s ❛♥❞ t❤❡✐r tr❛✐♥✐♥❣ s❛♠♣❧❡s✳

❋♦r ❡❛❝❤ ❝♦♠♣♦♥❡♥t t❤❡ tr❛✐♥✐♥❣ ✐s s✐♠✐❧❛r t♦ t❤❡ ❙q✉❛r❡s❈❤♥❋trs s❡t✉♣❞❡s❝r✐❜❡❞ ✐♥ ❬✸❪✱ ✉♥❧❡ss ♦t❤❡r✇✐s❡ s♣❡❝✐✜❡❞ ✇❡ ✉s❡ t❤❡ s❛♠❡ ♣❛r❛♠❡t❡rs✳ ❚❤❡❢❡❛t✉r❡s ❛r❡ ❞r❛✇♥ ❢r♦♠ ❛ ♣♦♦❧ ❝♦♥t❛✐♥✐♥❣ ❛❧❧ ♣♦ss✐❜❧❡ sq✉❛r❡ ❢❡❛t✉r❡s ✭28 700✮✳
❲❡ ♣❡r❢♦r♠ 4 r♦✉♥❞s ♦❢ ❜♦♦tstr❛♣♣✐♥❣ t♦ ❡♥s✉r❡ t❤❛t ♥♦ ❛❞❞✐t✐♦♥❛❧ ❢❛❧s❡ ♣♦s✐t✐✈❡s❝❛♥ ❜❡ ❢♦✉♥❞ ✐♥ ♦✉r ♥❡❣❛t✐✈❡ tr❛✐♥✐♥❣ ❞❛t❛✳ ❖✉r ✜♥❛❧ ❝♦♠♣♦♥❡♥t ❞❡t❡❝t♦r ❝♦♥s✐sts♦❢ ❛♥ ❆❞❛❜♦♦st ❝❧❛ss✐✜❡r ✇✐t❤ 2 000 ✇❡❛❦ ❧❡❛r♥❡rs✳ ❋♦r ♥♦♥✲♠❛①✐♠✉♠ s✉♣♣r❡ss✐♦♥✇❡ ❥♦✐♥ t❤❡ ❝❛♥❞✐❞❛t❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥ ❢r♦♠ ❛❧❧ ❝♦♠♣♦♥❡♥ts ❛♥❞ s✉♣♣r❡ss t❤❡♠ t♦❣❡t❤❡r✉s✐♥❣ t❤❡ ♦✈❡r❧❛♣ ♦✈❡r ♠✐♥✲❛r❡❛ ❝r✐t❡r✐♦♥ ❛s ❞❡s❝r✐❜❡❞ ✐♥ ❬✼✱ ❛❞❞❡♥❞✉♠❪✱ t❤❡♦✈❡r❧❛♣ t❤r❡s❤♦❧❞ ✐s s❡t t♦ 0.3✳
■♥ t❤❡ ❡①♣❡r✐♠❡♥ts ♦❢ s❡❝t✐♦♥ ✺ ✇❡ ❡①♣❧♦r❡ t❤❡ ❞❡s✐❣♥ s♣❛❝❡ ♦❢ ♦✉r ❞❡t❡❝t♦r✱❛♥❞ ✐♥ s❡❝t✐♦♥ ✺✳✺ ✇❡ ❞❡s❝r✐❜❡ ❛ str♦♥❣❡r ❞❡t❡❝t♦r t❤❛♥ ♦✉r ❜❛s❡❧✐♥❡✳

✽

✸✳✷

▼✳ ▼❛t❤✐❛s✱ ❘✳ ❇❡♥❡♥s♦♥✱ ▼✳ P❡❞❡rs♦❧✐✱ ❛♥❞ ▲✳ ❱❛♥ ●♦♦❧❉❡t❡❝t✐♦♥ s♣❡❡❞❇② ✉s✐♥❣ ❛❣❣r❡ss✐✈❡ ✭s♦❢t ❛♥❞ ❝r♦sst❛❧❦✮ ❝❛s❝❛❞❡s ❛♥❞ r❡❞✉❝✐♥❣ ❢❡❛t✉r❡s ❝♦♠✲♣✉t❛t✐♦♥ ❛❝r♦ss s❝❛❧❡s ❬✷✱✻❪✱ ✐t ❤❛s ❜❡❡♥ s❤♦✇♥ t❤❛t ✐♥t❡❣r❛❧ ❝❤❛♥♥❡❧s ❞❡t❡❝t♦rs❝❛♥ r❡❛❝❤ ❢❛st ❞❡t❡❝t✐♦♥ r❛t❡s ♦❢ t❤❡ ♦r❞❡r ♦❢ ∼ 50 ❍③ ❢♦r 640 × 480 ♣✐①❡❧s ✐♠✲❛❣❡s ✭❡✐t❤❡r ♦♥ ●P❯ ♦r ♠✉❧t✐✲❝♦r❡ ❈P❯✮✳ ❚❤❡ ❜✉❧❦ ♦❢ t✐♠❡ ✐s s♣❡♥t ✐♥ t❤❡ ✇❡❛❦❝❧❛ss✐✜❡rs ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥✳
■♥ ♦✉r s❡t✉♣ ❛❞❞✐♥❣ ♠♦r❡ t❡♠♣❧❛t❡s t♦ ❡✈❛❧✉❛t❡ ❝♦sts ❛ ❧✐♥❡❛r ❞❡❝r❡❛s❡ ✐♥s♣❡❡❞✳ ❚❤✐s ❝♦✉❧❞ ❜❡ ♠✐t✐❣❛t❡❞ ❜② ✉s✐♥❣ ❛ ❤❛r❞ ❝❛s❝❛❞❡ ✇❤❡r❡ ❛ s❤♦rt ❝❧❛ss✐✜❡r✐s ✜rst ❡✈❛❧✉❛t❡❞ ✭tr❛✐♥❡❞ ♦♥ ❛❧❧ ✈✐❡✇s✮✱ ❜❡❢♦r❡ ❞❡❝✐❞✐♥❣ t♦ ❡✈❛❧✉❛t❡ ❛❧❧ ✈✐❡✇✲s♣❡❝✐✜❝ ❝❧❛ss✐✜❡rs✳ ❖✉r ✐♠♣❧❡♠❡♥t❛t✐♦♥ ✐s ♥♦t s♣❡❡❞✲❛✇❛r❡✱ ❤♦✇❡✈❡r ❡✈❡♥ ✇✐t❤
❛ ❝♦♥s❡r✈❛t✐✈❡ ❡st✐♠❛t❡ ✭5 ❝♦♠♣♦♥❡♥ts → 5 × s❧♦✇✲❞♦✇♥✮ ✐t s❡❡♠s r❡❛s♦♥❛❜❧❡t♦ ❜❡❧✐❡✈❡ t❤❛t t❤❡ ♣r♦♣♦s❡❞ ❛♣♣r♦❛❝❤ ❝❛♥ r❡❛❝❤ ❢r❛♠❡✲r❛t❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥ s♣❡❡❞s ♦❢∼ 10 ❍③ ♦♥❝❡ t✉♥❡❞ ❢♦r s♣❡❡❞✳
1.0❇✉✐❧❞✐♥❣ t❤❡ ❉P▼ ❜❛s❡❧✐♥❡

0.8
Precision✹

0.6❖t❤❡r t❤❛♥ ❝♦♥s✐❞❡r✐♥❣ ❛♥ ❡✈♦❧✈❡❞ ✈❡rs✐♦♥♦❢ t❤❡ ❱✐♦❧❛✫❏♦♥❡s ❞❡t❡❝t♦r✱ ✇❡ ✇♦✉❧❞ ❧✐❦❡ 0.4
t♦ ❛❧s♦ ❝♦♥s✐❞❡r ❛♥ ❡✈♦❧✈❡❞ ✈❡rs✐♦♥ ♦❢ t❤❡❝❧❛ss✐❝ ❍❖●✰❙❱▼ ❬✹❪✳ ❆s ❛ r❡❢❡r❡♥❝❡ ❜❛s❡✲ 0.2❧✐♥❡ ✇❡ tr❛✐♥ ❛ ❉P▼ ✉s✐♥❣ t❤❡ s❛♠❡ tr❛✐♥✲ 0.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
✐♥❣ ❞❛t❛ ❛s ❙q✉❛r❡s❈❤♥❋trs✲✺✳ ❲❡ ✉s❡
Recall♣✉❜❧✐❝❧② ❛✈❛✐❧❛❜❧❡ ❉P▼ ✈❡rs✐♦♥ ✺ ❬✾❪✳
❋✐❣✉r❡ ✹✿ ❋♦r t❤❡ ❉P▼ ❞❡t❡❝t♦r✱❲❡ ❞❡✜♥❡ t❤❡ ❉P▼ ❝♦♠♣♦♥❡♥ts ✉s✲ t❤❡ ♥♦♥✲♠❛①✐♠✉♠ s✉♣♣r❡ss✐♦♥ ♦✈❡r✲✐♥❣ t❤❡ s❛♠❡ t❤r❡❡ ✈✐❡✇s ❛s ❙q✉❛r❡s✲ ❧❛♣ ✭✐♥t❡rs❡❝t✐♦♥ ♦✈❡r ✉♥✐♦♥✱ ■♦❯✮❈❤♥❋trs✲✺ ✭❞❡✜♥❡❞ ✐♥ s❡❝t✐♦♥ ✸✳✶✮✱ ❞✉❡ t❤r❡s❤♦❧❞ ✐s ❛♥ ✐♠♣♦rt❛♥t ♣❛r❛♠❡✲t♦ ♠✐rr♦r✐♥❣ t❤✐s r❡s✉❧ts ✐♥ 6 ❝♦♠♣♦♥❡♥ts✳ t❡r✳ ❚❤❡ ❞❡❢❛✉❧t ✈❛❧✉❡ ♦❢ 0.5 ❧❡❛❞s t♦❊❛❝❤ ❝♦♠♣♦♥❡♥t ❤❛s ♦♥❡ r♦♦t t❡♠♣❧❛t❡ ♣♦♦r ♣❡r❢♦r♠❛♥❝❡✳
❛♥❞ 8 ♣❛rts✳ ❇❡s✐❞❡s t❤❡ ✐♥✐t✐❛❧✐③❛t✐♦♥ ♦❢t❤❡ ❝♦♠♣♦♥❡♥ts ✇❡ ❦❡❡♣ ❛❧❧ ♦t❤❡r tr❛✐♥✐♥❣ ♣❛r❛♠❡t❡rs t♦ ❞❡❢❛✉❧t✳
❲❡ ❢♦✉♥❞ t❤❛t ❛ t❡st t✐♠❡ t❤❡ ♥♦♥✲♠❛①✐♠✉♠ s✉♣♣r❡ss✐♦♥ ✭◆▼❙✮ ♦✈❡r❧❛♣t❤r❡s❤♦❧❞ ✐s ❛ ❝r✉❝✐❛❧ ♣❛r❛♠❡t❡r✳ ❋✐❣✉r❡ ✹ s❤♦✇s ♦✉r ❉P▼ ❡✈❛❧✉❛t❡❞ ♦✈❡r t❤❡P❛s❝❛❧ ❋❛❝❡s ❞❛t❛s❡t ✉s✐♥❣ ❞✐✛❡r❡♥t t❤r❡s❤♦❧❞s✳ ❲❤❡♥ ✉s✐♥❣ t❤❡ ❞❡❢❛✉❧t ✈❛❧✉❡ 0.5t❤❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥ ♣❡r❢♦r♠❛♥❝❡ ✐s s✐❣♥✐✜❝❛♥t❧② ❧♦✇❡r t❤❛♥ ✇❤❡♥ ✉s✐♥❣ ❛♥ ❛♥ ❛❞❡q✉❛t❡♦♥❡ ✭✇❡ ✉s❡ 0.3✮✳ ❲❤❡♥ s❡tt✐♥❣ t❤❡ ◆▼❙ t❤r❡s❤♦❧❞ t♦ t❤❡ ❞❡❢❛✉❧t ✈❛❧✉❡ ♦❢ 0.5✱ t❤❡❧♦✇ ♣❡r❢♦r♠❛♥❝❡ ❉P▼ r❡s✉❧ts ❛r❡ ❝♦♥s✐st❡♥t ✇✐t❤ t❤❡ ♣r❡✈✐♦✉s❧② r❡♣♦rt❡❞ ♦♥❡❬✸✻❪✳ ■♥ t❤❡ s✉♣♣❧❡♠❡♥t❛r② ♠❛t❡r✐❛❧ ✇❡ ❤❛✈❡ t❤❡ ❡q✉✐✈❛❧❡♥t ♣❧♦t ❢♦r ❙q✉❛r❡s✲❈❤♥❋trs✲✺✳

IoU <0.1 (AP 90.06)
IoU <0.2 (AP 90.35)
IoU <0.3 (AP 90.29)
IoU <0.4 (AP 88.66)
IoU <0.5 (AP 83.76)
IoU <0.6 (AP 73.15)
IoU <0.7 (AP 63.95)
IoU <0.8 (AP 46.38)❆s ✇✐❧❧ ❜❡ ❞✐s❝✉ss❡❞ ✐♥ s❡❝t✐♦♥ ✻✱ t♦ ♦✉r s✉r♣r✐s❡✱ ♦✉r ❉P▼ ❜❛s❡❧✐♥❡ t✉r♥s ♦✉tt♦ ♠❛t❝❤ ♦r ♦✉t♣❡r❢♦r♠ ❛❧❧ ♦t❤❡r ♠❡t❤♦❞s✱ ✐♥❝❧✉❞✐♥❣ ♠♦r❡ s♦♣❤✐st✐❝❛t❡❞ ❉P▼✈❛r✐❛♥ts✳ ❲❡ ❛ttr✐❜✉t❡ t❤❡ str♦♥❣ r❡s✉❧ts t♦ t❤❡ ♣r♦♣❡r ✉s❡ ♦❢ ❛✈❛✐❧❛❜❧❡ tr❛✐♥✐♥❣
❞❛t❛✱ ❛♥❞ t♦ ♥♦t✐❝✐♥❣ t❤❡ ✐♠♣♦rt❛♥❝❡ ♦❢ ❛♣♣r♦♣r✐❛t❡ ♥♦♥✲♠❛①✐♠✉♠ s✉♣♣r❡ss✐♦♥✳

1.0

1.0

0.8

0.8

0.6

0.6

Precision

Precision❋❛❝❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥ ✇✐t❤♦✉t ❜❡❧❧s ❛♥❞ ✇❤✐st❧❡s

0.4
0.2
0.0
0.0

1 component (AP 76.97)
3 components (AP 83.50)
5 components (AP 85.57)
7 Components (AP 85.60)
0.2

0.4

Recall

0.4
0.2

0.6

0.8

1.0

0.0
0.0

✾

250 samples (AP 59.29)
500 samples (AP 71.13)
900 samples (AP 76.49)
1000 samples (AP 77.60)
2000 samples (AP 79.12)
4000 samples (AP 81.72)
5000 samples (AP 82.31)
8000 samples (AP 83.85)
10000 samples (AP 84.27)
All samples (AP 85.57)
0.2

0.4

Recall

0.6

0.8

1.0

❋✐❣✉r❡ ✺✿ ◗✉❛❧✐t② ✈❡rs✉s ♥✉♠❜❡r ♦❢ ❋✐❣✉r❡ ✻✿ ◗✉❛❧✐t② ✈❡rs✉s ♥✉♠❜❡r ♦❢❝♦♠♣♦♥❡♥ts✳ ❆P✿ ❛✈❡r❛❣❡ ♣r❡❝✐s✐♦♥✳
tr❛✐♥✐♥❣ s❛♠♣❧❡s✳

✺❊①♣❡r✐♠❡♥ts❲❡ ❛r❡ ✐♥t❡r❡st❡❞ ✐♥ ✉♥❞❡rst❛♥❞✐♥❣ ✇❤✐❝❤ ✐♥❣r❡❞✐❡♥ts ❛r❡ ❝r✐t✐❝❛❧ ❢♦r ❣♦♦❞ ❢❛❝❡❞❡t❡❝t✐♦♥✳ ❚❤❡ ❡✛❡❝t ♦❢ t❤❡ ♣❛r❛♠❡t❡rs ♦❢ t❤❡ ✐♥t❡❣r❛❧ ❝❤❛♥♥❡❧s ❞❡t❡❝t♦r ❤❛✈❡❜❡❡♥ ❡①♣❧♦r❡❞ ✐♥ ♣r❡✈✐♦✉s ✇♦r❦ ♦♥ ♣❡❞❡str✐❛♥ ❞❡t❡❝t✐♦♥ ❬✼✱✸❪✳ ❆ ❢❡✇ ♦❢ t❤❡♠❛r❡ r❡♣❡❛t❡❞ ❢♦r ❢❛❝❡s ❛♥❞ r❡♣♦rt❡❞ ✐♥ t❤❡ s✉♣♣❧❡♠❡♥t❛r② ♠❛t❡r✐❛❧ ✭♦✈❡r❛❧❧ ✇❡♦❜s❡r✈❡ t❤❡ s❛♠❡ tr❡♥❞s✮✳ ■♥ t❤✐s s❡❝t✐♦♥ ✇❡ ♣r❡s❡♥t ❡①♣❡r✐♠❡♥ts ✭♦✈❡r t❤❡ P❛s❝❛❧❋❛❝❡s ❞❛t❛s❡t✮ t❤❛t ❡①♣❧♦r❡ ♦rt❤♦❣♦♥❛❧ ❛s♣❡❝ts ♥♦t ❝♦✈❡r❡❞ ❜② ♣r❡✈✐♦✉s ✇♦r❦✱
r❡❣❛r❞✐♥❣ ✈✐❡✇✲s♣❡❝✐✜❝ ❝♦♠♣♦♥❡♥ts ✭➓✺✳✶✮✱ t❤❡ ❛♠♦✉♥t ♦❢ tr❛✐♥✐♥❣ ❞❛t❛ ✭➓✻✮✱❛♥❞ s❦✐♥ ❛✇❛r❡ ❢❡❛t✉r❡ ❝❤❛♥♥❡❧s ✭➓✺✳✸✮✳ ❆❧♦♥❣ t❤❡♠✱ ✇❤❡♥ r❡❧❡✈❛♥t✱ ✇❡ ❞r❛✇♣❛r❛❧❧❡❧ ❝♦♠♣❛r✐s♦♥s ✇✐t❤ t❤❡ ❉P▼ ❛♣♣r♦❛❝❤✳ ■♥ ❛❧❧ ♣❧♦ts✱ t❤❡ t❤✐❝❦ ❜❧❛❝❦ ❧✐♥❡❝♦rr❡s♣♦♥❞s t♦ ♦✉r ❙q✉❛r❡s❈❤♥❋trs✲✺ ❜❛s❡❧✐♥❡ ❞❡t❡❝t♦r ✭➓✸✳✶✮✳ ■♥ s❡❝t✐♦♥ ✻ ✇❡♣r♦✈✐❞❡ ❛ ❝♦♠♣❛r❛t✐✈❡ ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥ ✇✐t❤ ♦t❤❡r ❢❛❝❡ ❞❡t❡❝t♦rs✳
✺✳✶❍♦✇ ♠❛♥② ♠✉❧t✐✲✈✐❡✇ ❝♦♠♣♦♥❡♥ts ❄❚❤❡ ♥✉♠❜❡r ♦❢ ❝♦♠♣♦♥❡♥ts ✐s ❝♦♥s✐❞❡r❡❞ t♦ ❜❡ ❛ ❝r✐t✐❝❛❧ ✐♥❣r❡❞✐❡♥t ❢♦r ❤✐❣❤
q✉❛❧✐t② ❞❡t❡❝t✐♦♥s ❬✺❪✳ ❋✐❣✉r❡ ✺ s❤♦✇s t❤❡ ✐♠♣❛❝t ♦❢ t❤❡ ♥✉♠❜❡r ♦❢ ❝♦♠♣♦♥❡♥ts♦♥ t❤❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥ q✉❛❧✐t②✳ ❲❤❡♥ ❛❞❞✐♥❣ ♥❡✇ ❝♦♠♣♦♥❡♥ts ✇❡ ♦♥❧② ❝❤❛♥❣❡ t❤❡ st❡♣s♦❢ t❤❡ ②❛✇ ❛♥❣❧❡ ✭✐♥st❡❛❞ ♦❢ ✐♥tr♦❞✉❝✐♥❣ ✈✐❡✇s ✇❤✐❝❤ ✇❤❡r❡ ♥♦t ❝♦♥s✐❞❡r❡❞ ✐♥♦✉r ❜❛s❡❧✐♥❡ ♠♦❞❡❧✱ s✉❝❤ ❛s ❢❛❝❡s ✇✐t❤ ❃ ✷✷✳✺ ❞❡❣r❡❡ r♦❧❧ ❛♥❞ ♣✐t❝❤ ❛♥❣❧❡s✮✳
■t ❝❛♥ ❜❡ s❡❡♥ t❤❛t t❤❡ q✉❛❧✐t② ♦❢ t❤❡ ✐♥t❡❣r❛❧ ❝❤❛♥♥❡❧ ❢❡❛t✉r❡s ❞❡t❡❝t♦r ❞♦❡s♥♦t ✐♠♣r♦✈❡ ❛♥② ❢✉rt❤❡r ♣❛st ✺ ❝♦♠♣♦♥❡♥ts✳ ❆s ❛♥ ✐♥❝r❡❛s❡ ✐♥ t❤❡ ♥✉♠❜❡r ♦❢❝♦♠♣♦♥❡♥ts ❞✐r❡❝t❧② ♠❛♣s t♦ ❛ ❞❡❝r❡❛s❡ ✐♥ ❞❡t❡❝t✐♦♥ s♣❡❡❞✱ ✉s✐♥❣ ♠♦r❡ ❝♦♠♣♦✲♥❡♥ts s❡❡♠s ♥♦t t♦ ❜❡ ❜❡♥❡✜❝✐❛❧ ❢♦r ♦✉r ✉s❡ ❝❛s❡✳ ❈❤♦♦s✐♥❣ 5 ❝♦♠♣♦♥❡♥ts ❢♦r ♦✉r❜❛s❡❧✐♥❡ str✐❦❡s ❛ ❣♦♦❞ ❜❛❧❛♥❝❡ ❜❡t✇❡❡♥ ❞❡t❡❝t✐♦♥ q✉❛❧✐t② ❛♥❞ ❞❡t❡❝t✐♦♥ s♣❡❡❞✳
■❢ ❛❝❝✉r❛t❡ ❢❛❝❡ ♣♦s❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥ ✐s ♦❢ ✐♥t❡r❡st✱ ♠♦r❡ ❝♦♠♣♦♥❡♥ts ♠❛② ❤❡❧♣ t♦ ❣❡t❜❡tt❡r ✐♥✐t✐❛❧ ♣♦s❡ ❡st✐♠❛t❡s✳
❖✉r ❝♦♠♣❛r❛t✐✈❡ ❡①♣❡r✐♠❡♥ts ✇✐t❤ ❉P▼ ❛r❡ ❞♦♥❡ ✉s✐♥❣ 6 ❝♦♠♣♦♥❡♥ts✱ t❤❡s❡❛r❡ t❤❡ s❛♠❡ 5 ❝♦♠♣♦♥❡♥ts✱ ♣❧✉s ♦♥❡ ♦❜t❛✐♥❡❞ ❜② ♠✐rr♦r✐♥❣ t❤❡ ❢r♦♥t❛❧ ❢❛❝❡✭❞❡❢❛✉❧t ❜❡❤❛✈✐♦✉r ♦❢ t❤❡ ❉P▼✈✺ s♦✉r❝❡ ❝♦❞❡ ❬✾❪✮✳

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❚♦ q✉❛♥t✐❢② ❤♦✇ ♦✉r ❛♣♣r♦❛❝❤ s❝❛❧❡s ✇✐t❤ t❤❡ ❛♠♦✉♥t ♦❢ tr❛✐♥✐♥❣ ❞❛t❛✱ ✇❡❡✈❛❧✉❛t❡ t❤❡ ✐♠♣❛❝t ♦❢ ✈❛r②✐♥❣ t❤❡ ❛♠♦✉♥t ♦❢ tr❛✐♥✐♥❣ ❞❛t❛ ✐♥ t❡r♠s ♦❢ ♣r❡❝✐s✐♦♥❛♥❞ r❡❝❛❧❧✳ ■♥ ✜❣✉r❡ ✻ ✇❡ ♣❧♦t t❤❡ ♣r❡❝✐s✐♦♥✲r❡❝❛❧❧ ❝✉r✈❡s ♦♥ t❤❡ P❛s❝❛❧ ❋❛❝❡s❞❛t❛s❡t ✇❤❡♥ ❣r❛❞✉❛❧❧② ✈❛r②✐♥❣ t❤❡ ♥✉♠❜❡r ♦❢ s❛♠♣❧❡s ❢r♦♠ 250 t♦ t❤❡ ❡♥t✐r❡tr❛✐♥✐♥❣ ❞❛t❛✳ ❖✉r ❙q✉❛r❡s❈❤♥❋trs✲✺ ♣❡r❢♦r♠s q✉✐t❡ ♣♦♦r❧② ✇❤❡♥ tr❛✐♥❡❞ ✇✐t❤
♦♥❧② ❛ ❢❡✇ s❛♠♣❧❡s✳ ❇② ❛❞❞✐♥❣ ♠♦r❡ tr❛✐♥✐♥❣ ❞❛t❛ t❤❡ r❡❝❛❧❧ ❝❛♥ ❜❡ st❡❛❞✐❧②✐♠♣r♦✈❡❞ ✇✐t❤♦✉t ❛✛❡❝t✐♥❣ ♣r❡❝✐s✐♦♥✳ ❖✉r r❡s✉❧ts ✐♥❞✐❝❛t❡ t❤❛t t❤❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥q✉❛❧✐t② ❝♦✉❧❞ ❢✉rt❤❡r ❜❡ ✐♠♣r♦✈❡❞ ❜② ✉s✐♥❣ ❛♥ ❡✈❡♥ ❧❛r❣❡r tr❛✐♥✐♥❣ s❡t✳
❲❤❡♥ ❞♦✐♥❣ ❛ s✐♠✐❧❛r ❡①♣❡r✐♠❡♥t ❢♦r ♦✉r ❉P▼ ✇❡ ♦❜s❡r✈❡ t❤❛t ✇✐t❤ ❛s ❢❡✇❛s 500 s❛♠♣❧❡s ✐t r❡❛❝❤❡s ❛❧r❡❛❞② 95 % ♦❢ ✐ts ✜♥❛❧ ❛✈❡r❛❣❡ ♣r❡❝✐s✐♦♥ ✭❆P✮ ✈❛❧✉❡✳
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❲❤❡♥ ✉s✐♥❣ ❛❧❧ ❛✈❛✐❧❛❜❧❡ tr❛✐♥✐♥❣ ❞❛t❛✱ ❙q✉❛r❡s❈❤♥❋trs✲✺ ✇✐❧❧ ❜❡ tr❛✐♥❡❞ ✐♥❧❡ss t❤❛♥ ✻❤✱ ✇❤✐❧❡ ❉P▼ ♥❡❡❞s r♦✉❣❤❧② ♦♥❡ ✇❡❡❦✳
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❚❤❡ r❡s✉❧ts ✜❣✉r❡ ✽ s❤♦✇s t❤❛t t❤❡ ❝♦❧♦✉r ✐♥❢♦r♠❛t✐♦♥ ♠❛✐♥❧② ❛✛❡❝ts t❤❡r❡❝❛❧❧✳ ❯♥s✉r♣r✐s✐♥❣❧② t❤❡ ❙❦✐♥ ❝❤❛♥♥❡❧ ✐s t❤❡ ♠♦st ✐♥❢♦r♠❛t✐✈❡✱ ✇❡ ❛❧s♦ ❝♦♥✲
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1.0

0.8

0.8

0.6

0.6

0.4
0.2
0.0
0.0

Precision

Precision

1.0✶✶

HOG (AP 80.79)
HOG+L (AP 82.79)
HOG+L+Skin (AP 84.85)
HOG+LUV (AP 85.57)
HOG+LUV+Skin (AP 85.19)
HOG+RmG (AP 83.32)
HOG+Skin (AP 84.57)
HOG+U (AP 83.58)
0.2

0.4

Recall

0.4

0.2

0.6

0.8

1.0

0.0
0.0

10000 weak learners (AP 85.00)
2000 weak learners (AP 85.57)
1500 weak learners (AP 85.66)
1000 weak learners (AP 85.02)
500 weak learners (AP 84.37)
200 weak learners (AP 83.35)
0.2

0.4

Recall

0.6

0.8

1.0

❋✐❣✉r❡ ✽✿ ◗✉❛❧✐t② ✈❡rs✉s ❝♦❧♦✉r ❝❤❛♥✲ ❋✐❣✉r❡ ✾✿ ◗✉❛❧✐t② ✈❡rs✉s ♥✉♠❜❡r ♦❢♥❡❧s✳
✇❡❛❦ ❝❧❛ss✐✜❡rs✳

✺✳✹ ❍♦✇ ♠❛♥② ✇❡❛❦ ❝❧❛ss✐✜❡rs ❄❚❤❡ ♥✉♠❜❡r ♦❢ ✇❡❛❦ ❝❧❛ss✐✜❡rs ❜♦♦st❡❞ t♦ ❜✉✐❧❞ t❤❡ str♦♥❣ ❝❧❛ss✐✜❡r ✐s ❛♥ ✐♠♣♦r✲t❛♥t ♣❛r❛♠❡t❡r ✇❤✐❝❤ ✐s ✉s✉❛❧❧② s❡t t♦ ❛ ✜①❡❞ ✈❛❧✉❡✳ ❲❡ ♦❜s❡r✈❡❞ t❤❛t ❞✉r✐♥❣
tr❛✐♥✐♥❣✱ ❛❧r❡❛❞② ❛ s♠❛❧❧ ❛♠♦✉♥t ♦❢ ✇❡❛❦ ❧❡❛r♥❡rs ✐s ❡♥♦✉❣❤ t♦ s✉❝❝❡ss❢✉❧❧② s❡♣✲❛r❛t❡ t❤❡ ♣♦s✐t✐✈❡ ❛♥❞ ♥❡❣❛t✐✈❡ s❛♠♣❧❡s ✭ 20 st❛❣❡s ❜❡❢♦r❡ ❜♦♦tstr❛♣♣✐♥❣✱ 100st❛❣❡s ❛❢t❡r t❤❡ ❧❛st ❜♦♦tstr❛♣♣✐♥❣ st❛❣❡✮✳ ❙✐♥❝❡ ❆❞❛❜♦♦st ❧❛❝❦s ❛ ✇❡❧❧ ✉♥❞❡r✲st♦♦❞ r❡❣✉❧❛r✐③❛t✐♦♥ ♠❡❝❤❛♥✐s♠ ❬✷✹❪✱ ❞❡♣❡♥❞✐♥❣ ♦♥ t❤❡ tr❛✐♥✐♥❣ ❞❛t❛✱ ❛❞❞✐♥❣
♠♦r❡ ✇❡❛❦ ❝❧❛ss✐✜❡rs ❝♦✉❧❞ ❧❡❛❞ t♦ ♦✈❡r✲✜tt✐♥❣✳
❋✐❣✉r❡ ✾ s❤♦✇s t❤❡ ✐♥✢✉❡♥❝❡ ♦❢ t❤❡ ❝❧❛ss✐✜❡r ❧❡♥❣t❤ ♦♥ t❤❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥ q✉❛❧✐t②✳ ❆s♠❛❧❧ ❛♠♦✉♥t ♦❢ ♦♥❧② 200 ✇❡❛❦ ❧❡❛r♥❡rs ✐s ❛❧r❡❛❞② ❡♥♦✉❣❤ t♦ ❣❡t ❞❡❝❡♥t ❞❡t❡❝t✐♦♥q✉❛❧✐t② ♦❢ 82.8% ❛✈❡r❛❣❡ ♣r❡❝✐s✐♦♥✳ ❙✐♥❝❡ ✇❡❛❦ ❝❧❛ss✐✜❡rs ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥ ✐s t❤❡ s♣❡❡❞❜♦tt❧❡♥❡❝❦✱ ✉s✐♥❣ ❛ s♠❛❧❧❡r ♥✉♠❜❡r ♦❢ ✇❡❛❦ ❧❡❛r♥❡rs ✐s ♦❢ s♣❡❝✐❛❧ ✐♥t❡r❡st ✇❤❡♥
t❛r❣❡t✐♥❣ ❤✐❣❤ ❞❡t❡❝t✐♦♥ s♣❡❡❞✳
❖♥ t❤❡ ♦t❤❡r s✐❞❡✱ ✐t ❝❛♥ ❜❡ ♦❜s❡r✈❡❞ t❤❛t ❡✈❡♥ ✇✐t❤ 10 000 ❆❞❛❜♦♦st st❛❣❡s✱t❤❡ ♣❡r❢♦r♠❛♥❝❡ ❞♦❡s st✐❧❧ ♥♦t ❞❡t❡r✐♦r❛t❡✳ ❚❤✐s s❤♦✇s t❤❛t ✇❤❡♥ ✉s✐♥❣ ❢❛❝❡s ❢♦rtr❛✐♥✐♥❣✱ t❤❡ s②st❡♠ ✐s r♦❜✉st t♦ t❤❡ ♥✉♠❜❡r ♦❢ ✇❡❛❦ ❝❧❛ss✐✜❡rs✳
❚♦ ♠❛t❝❤ ♣r❡✈✐♦✉s s❡t✉♣s ❬✼✱✸❪ ✇❡ s❡t t❤❡ ♥✉♠❜❡r ♦❢ ✇❡❛❦ ❝❧❛ss✐✜❡rs ✐♥ ♦✉r❜❛s❡❧✐♥❡ t♦ 2000✱ ❡✈❡♥ t❤♦✉❣❤ ✜❣✉r❡ ✾ s❤♦✇s t❤❛t t❤❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥ q✉❛❧✐t② ❛❧r❡❛❞②s❛t✉r❛t❡s ✇✐t❤ 1500 ❝❧❛ss✐✜❡rs✳

✺✳✺ ❇✉✐❧❞✐♥❣ ❛ str♦♥❣ ❢❛❝❡ ❞❡t❡❝t♦r❋♦r ♦✉r ✜♥❛❧ ❢❛❝❡ ❞❡t❡❝t♦r ♠♦❞❡❧ ✇❡ ❢♦❝✉s ♦♥ q✉❛❧✐t② t♦ s❡❡ ❤♦✇ ❝♦♠♣❡t✐t✐✈❡❛ ❞❡t❡❝t♦r ❜❛s❡❞ ♦♥ r✐❣✐❞ t❡♠♣❧❛t❡s ❝❛♥ ❜❡✳ ❚♦ t❤❛t ❡♥❞ ✇❡ ❛♣♣❧② ♣r❡✈✐♦✉sr❡s✉❧ts ♣r❡s❡♥t❡❞ ✐♥ ❬✸❪✳ ■♥ t❤❛t ♣❛♣❡r✱ t❤❡ ❛✉t❤♦rs ♣r❡s❡♥t t❤r❡❡ str❛t❡❣✐❡s t♦✐♠♣r♦✈❡ t❤❡ q✉❛❧✐t② ♦❢ ❛♥ ✐♥t❡❣r❛❧ ❝❤❛♥♥❡❧ ❢❡❛t✉r❡s ❞❡t❡❝t♦r✳ ❋✐rst✱ ✇❡ ❢♦❧❧♦✇ t❤❡✐r▼✳ ▼❛t❤✐❛s✱ ❘✳ ❇❡♥❡♥s♦♥✱ ▼✳ P❡❞❡rs♦❧✐✱ ❛♥❞ ▲✳ ❱❛♥ ●♦♦❧

1.0

1.0

0.8

0.8

0.6
0.4
0.2
0.0
0.0

Ours DPM [9] (AP 90.29)
Ours HeadHunter (AP 89.63)
Ours SquaresChnFtrs-5 (AP 85.57)
Structural Models [33] (AP 83.87)
TSM [36] (AP 76.35)
Sky Biometry [28] (AP 68.57)
OpenCV (AP 61.09)
W.S. Boosting [14] (AP 59.99)
Face++
Picasa0.2

0.4

Recall0.6

Precision

Precision

✶✷

0.6
0.4
0.2

0.8

0.0
0.0

1.0

❋✐❣✉r❡ ✶✵✿ P❛s❝❛❧ ❋❛❝❡s r❡s✉❧ts✳

Ours DPM [9] (AP 97.21)
Ours HeadHunter (AP 97.14)
Ours SquaresChnFtrs-5 (AP 95.24)
Structural Models [33] (AP 95.19)
Shen et al. [27] (AP 89.03)
TSM [36] (AP 87.99)
PicasaFace.com
Face++

0.2

0.4

Recall

0.6

0.8

1.0

❋✐❣✉r❡ ✶✶✿ ❆❋❲ r❡s✉❧ts✳

True positive rates✉❣❣❡st✐♦♥ ❜② ❛♣♣❧②✐♥❣ ❣❧♦❜❛❧ ♥♦r♠❛❧✐③❛t✐♦♥ ❬✷✶❪ ❜❡❢♦r❡ r✉♥♥✐♥❣ t❤❡ ❞❡t❡❝t♦r✳
❙❡❝♦♥❞✱ ✇❡ tr❛✐♥ ❛ ♠✉❧t✐✲s❝❛❧❡ ♠♦❞❡❧ ❜② ❞♦✉❜❧✐♥❣ ❡❛❝❤ t❡♠♣❧❛t❡ ✭❝♦♠♣♦♥❡♥t✮✇✐t❤ ❛♥ ❛❞❞✐t✐♦♥❛❧ ♦♥❡ ♦❢ t✇✐❝❡ ✐ts s✐③❡✳ ❚❤✐r❞✱ t❤❡ t❡♠♣❧❛t❡s ❛r❡ tr❛✐♥❡❞ ✉s✐♥❣
t❤❡ ♠❛①✐♠✉♠ ❛♠♦✉♥t ♦❢ ♣♦♦❧✐♥❣ ❢❡❛t✉r❡s✿ ❛❧❧ ♣♦ss✐❜❧❡ r❡❝t❛♥❣❧❡s ❢♦r t❤❡ t❤❡❜❛s❡❧✐♥❡✱ ❛♥❞ ❛❧❧ ♣♦ss✐❜❧❡ sq✉❛r❡s ❢♦r t❤❡ ❧❛r❣❡st t❡♠♣❧❛t❡s ✭s❡❡ ❬✸❪✮✳
❆s ❝❛♥ ❜❡ s❡❡♥ ❜② t❤❡ ❤✐❣❤ ❛✈❡r✲❛❣❡ ♣r❡❝✐s✐♦♥ ♦❢ ♦✉r ❜❛s❡❧✐♥❡ ✭❡✳❣✳ ✜❣✲ 1.0✉r❡ ✺✮✱ ♠♦st ✈✐❡✇s ❛r❡ ✇❡❧❧ ❝❛♣t✉r❡❞ 0.9❜② ♦✉r tr❛✐♥✐♥❣ ❞❛t❛✳ ❖♥ t❤❡ ♦t❤❡r 0.8❤❛♥❞✱ ❛s ♠❡♥t✐♦♥❡❞ ✐♥ s❡❝t✐♦♥ ✺✳✷✱ ❜❡✲ 0.7✐♥❣ ❛ r✐❣✐❞ ♠♦❞❡❧✱ ♦✉r ❞❡t❡❝t♦r ❤❛s ❞✐❢✲ 0.6✜❝✉❧t✐❡s t♦ ❤❛♥❞❧❡ ✉♥s❡❡♥ ✈✐❡✇s ✭❝♦♠✲ 0.5♣❛r❡❞ t♦ ❛ ❉P▼✱ ✇❤✐❝❤ ❣❡♥❡r❛❧✐③❡s ✈✐❛ 0.4
0.3❞❡❢♦r♠❛t✐♦♥s✮✳ ❚♦ ✐♠♣r♦✈❡ r❡❝❛❧❧ ✇❡ 0.2❛❞❞ ❝♦♣✐❡s ♦❢ t❤❡ tr❛✐♥✐♥❣ ❞❛t❛ ✇✐t❤ ❛ 0.1
r♦t❛t✐♦♥ ♦❢ ✸✺ ❞❡❣r❡❡s✳ ❲❡ ✉s❡ t❤❡s❡ 0.0
500
0
2000
1000
1500
t♦ tr❛✐♥ 6 ❛❞❞✐t✐♦♥❛❧ ❝♦♠♣♦♥❡♥ts t❤❛t
False positives❤❛♥❞❧❡ t✐❧t❡❞ ❢❛❝❡s✳ ❯s✐♥❣ t❤❡ ❡❧❡✈❡♥❋✐❣✉r❡ ✶✷✿ ❋❉❉❇ r❡s✉❧ts✳
✭5 + 6✮ ❝♦♠♣♦♥❡♥ts t♦❣❡t❤❡r ♣r♦✈✐❞❡s❢✉rt❤❡r ✐♠♣r♦✈❡♠❡♥t ✐♥ ❞❡t❡❝t✐♦♥ q✉❛❧✐t② ✭♠❛✐♥❧② ✐♥❝r❡❛s❡ ✐♥ r❡❝❛❧❧✮✳
❲❡ ♥❛♠❡ ♦✉r ✜♥❛❧ str♦♥❣ ♠✉❧t✐✲s❝❛❧❡s ♠♦❞❡❧ t❤❡ ❍❡❛❞❍✉♥t❡r ❞❡t❡❝t♦r✳ ❚❤✐s❞❡t❡❝t♦r ❝♦♥s✐sts ✐♥ t♦t❛❧ ♦❢ ✷✷ t❡♠♣❧❛t❡s✱ ✶✶ ❢♦r ❡❛❝❤ s❝❛❧❡✳ ❊❛❝❤ s❝❛❧❡ ✉s❡s ✺t❡♠♣❧❛t❡s ❢♦r t❤❡ ❢r♦♥t❛❧ ❢❛❝❡s ❛♥❞ ✻ ❢♦r t❤❡ r♦t❛t❡❞ ❢❛❝❡s✳ ❲❡ tr❛✐♥ ❛ t♦t❛❧ ♦❢ ✶✷❞✐✛❡r❡♥t t❡♠♣❧❛t❡s✱ t❤❡ r❡♠❛✐♥✐♥❣ ✶✵ t❡♠♣❧❛t❡s ❛r❡ ❣❡♥❡r❛t❡❞ ✈✐❛ ♠✐rr♦r✐♥❣✳

✻Ours HeadHunter (0.871)
Ours DPM [9] (0.864)
Ours SquaresChnFtrs-5 (0.858)
Structural Models [33] (0.846)
Olaworks (0.843)
Face++ (0.839)
SURF Cascade [16] (0.837)
PEP-Adapt (0.809)
XZJY (0.786)

Shen et al. [27] (0.777)
TSM [36] (0.766)
Segui et al (0.761)
Li et al (0.760)
Illuxtech (0.718)
Jain et al (0.677)
Subburaman et al (0.630)
Viola Jones [30] (0.597)
Mikolajczyk et al (0.548)❈♦♠♣❛r❛t✐✈❡ ❞❡t❡❝t✐♦♥ q✉❛❧✐t②❋✐❣✉r❡s ✶✵✱ ✶✶✱ ❛♥❞ ✶✷ s❤♦✇ t❤❡ r❡s✉❧ts ♦❢ ♦✉r ♠❡t❤♦❞s ❝♦♠♣❛r❡❞ t♦ ♠❛♥②❝♦♠♣❡t✐t♦rs ✭✐♥❝❧✉❞✐♥❣ r❡s❡❛r❝❤ ❛♥❞ ❝♦♠♠❡r❝✐❛❧ s②st❡♠s✮✳ ❖♥❧② ❛ ❢❡✇ ♠❡t❤♦❞s♣r♦✈✐❞❡ r❡s✉❧ts ♦♥ ❛❧❧ t❤r❡❡ ❞❛t❛s❡ts✳
❈♦♠♠❡r❝✐❛❧ s②st❡♠s ❚❤❡ ❝♦♠♠❡r❝✐❛❧ s②st❡♠s ♦❢t❡♥ ❞♦ ♥♦t ♣r♦✈✐❞❡ ❝♦♥✜❞❡♥❝❡
s❝♦r❡ ❛♥❞ ❛r❡ s❤♦✇♥ ❛s ❛ s✐♥❣❧❡ ♣♦✐♥t✳ ❆s ❝❛♥ ❜❡ s❡❡♥ t❤❡s❡ ♠❡t❤♦❞s ❛r❡ ❛♠♦♥❣
t❤❡ ❜❡st ♣❡r❢♦r♠✐♥❣ ♦♥❡s ✇✐t❤ ❛♥ ♦♣❡r❛t✐♥❣ ♣♦✐♥t ❝❧❡❛r❧② ❝❤♦s❡♥ t♦ ♣r♦✈✐❞❡ ❤✐❣❤
♣r❡❝✐s✐♦♥✳

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1.0

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0.8

0.8

0.6

0.6

0.4

0.2

0.0
0.0

Precision

Precision✷

IoM <0.1 (AP 89.40)
IoM <0.2 (AP 89.28)
IoM <0.3 (AP 89.16)
IoM <0.4 (AP 87.76)
IoM <0.5 (AP 82.11)
IoM <0.6 (AP 69.95)
IoM <0.7 (AP 53.52)
IoM <0.8 (AP 32.31)
0.2

0.4

0.4

0.2

Recall

0.6

0.8

1.0

0.0
0.0

IoU <0.1 (AP 89.55)
IoU <0.2 (AP 89.50)
IoU <0.3 (AP 89.47)
IoU <0.4 (AP 89.43)
IoU <0.5 (AP 89.43)
IoU <0.6 (AP 89.10)
IoU <0.7 (AP 86.42)
IoU <0.8 (AP 74.70)
0.2

0.4

Recall

0.6

0.8

1.0

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❆s ❞✐s❝✉ss❡❞ ✐♥ s❡❝t✐♦♥ ✷✳✶ ♦❢ t❤❡ ♠❛✐♥ ♣❛♣❡r✱ t♦ ✐♠♣r♦✈❡ t❤❡ q✉❛❧✐t② ♦❢ ❡✈❛❧✲✉❛t✐♦♥ ✇❡ r❡✈✐s✐t❡❞ t❤❡ ❆❋❲ ❛♥❞ P❛s❝❛❧ ❋❛❝❡s ❞❛t❛s❡ts ❛♥❞ ✇❡ ❛❞❞❡❞ ❜♦✉♥❞✐♥❣
❜♦①❡s ❢♦r ❢❛❝❡s ♣r❡✈✐♦✉s❧② ♥♦t ❛♥♥♦t❛t❡❞✳ ❋♦r P❛s❝❛❧ ❋❛❝❡s ✇❡ ❛❧s♦ ❛❞❥✉st❡❞ t❤❡❛♥♥♦t❛t✐♦♥ ❜♦✉♥❞✐♥❣ ❜♦①❡s ♦❢ ❡①✐st✐♥❣ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s✱ s✐♥❝❡ t❤❡s❡ ❞✐❞ ♥♦t ❢♦❧❧♦✇ ❛❝❧❡❛r ❛♥♥♦t❛t✐♦♥ ♣♦❧✐❝②✳ ❙♦♠❡ ♦❢ t❤❡ ✐ss✉❡s ❢♦✉♥❞ ✐♥ t❤❡s❡ ❞❛t❛s❡ts ❛r❡ ✈✐s✉❛❧✐③❡❞✐♥ ✜❣✉r❡s ✷ ❛♥❞ ✸✳
P❧❡❛s❡ ♥♦t❡ t❤❛t ❛♠❜✐❣✉♦✉s ❢❛❝❡s ❛r❡ ♠❛r❦❡❞ ❛s ✏✐❣♥♦r❡ r❡❣✐♦♥✑✱ ❛♥❞ t❤❛t ✈❡r②s♠❛❧❧ ❛♥❞ ✈❡r② ❧❛r❣❡ ❛♥♥♦t❛t✐♦♥s ❛r❡ ❜❡tt❡r ❤❛♥❞❧❡❞ ✈✐❛ ♦✉r ✐♠♣r♦✈❡❞ ❡✈❛❧✉❛t✐♦♥♣r♦t♦❝♦❧ ✭s❡❡ ♠❛✐♥ ♣❛♣❡r✮✳

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Precision

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Ours DPM [9] (AP 83.66)
Structural Models [33] (AP 77.14)
Ours HeadHunter (AP 73.08)
Ours SquaresChnFtrs-5 (AP 70.18)
TSM [36] (AP 68.60)
OpenCV (AP 55.89)
W.S. Boosting [14] (AP 48.05)
Sky Biometry [28] (AP 47.32)
Face++
Picasa
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Ours DPM [9] (AP 84.40)
Ours HeadHunter (AP 82.76)
Ours SquaresChnFtrs-5 (AP 79.65)
Structural Models [33] (AP 77.58)
TSM [36] (AP 68.60)
Sky Biometry [28] (AP 66.88)
OpenCV (AP 56.84)
W.S. Boosting [14] (AP 52.47)
Face++
Picasa

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Precision

Precision

0.6

Ours HeadHunter (AP 87.18)
Ours DPM [9] (AP 86.30)
Structural Models [33] (AP 82.60)
Ours SquaresChnFtrs-5 (AP 82.58)
TSM [36] (AP 74.51)
Sky Biometry [28] (AP 59.95)
OpenCV (AP 58.71)
W.S. Boosting [14] (AP 56.72)
Face++
Picasa
0.2

0.4

0.4

0.2

0.6

0.8

1.0

0.0
0.0

Ours DPM [9] (AP 90.29)
Ours HeadHunter (AP 89.63)
Ours SquaresChnFtrs-5 (AP 85.57)
Structured Models [33] (AP 83.87)
TSM [36] (AP 76.35)
Sky Biometry [28] (AP 68.57)
OpenCV (AP 61.09)
W.S. Boosting [14] (AP 59.99)
Face++
PicasaRecall0.2

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Recall

0.6

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