有损压缩算法对人脸图像质量与识别的影响
计算机视觉与模式识别
2023-02-27 v1
摘要
有损人脸图像压缩会降低图像质量及其用于人脸识别的效用。本工作研究了有损图像压缩对最先进人脸识别模型及多种人脸图像质量评估模型的影响。分析在一系列特定图像目标大小下进行。考虑了四种压缩类型，即JPEG、JPEG 2000、下采样PNG，以及值得注意的新格式JPEG XL。使用来自ColorFERET数据库的正面彩色图像，采用感兴趣区域（ROI）变体和人像变体。我们主要得出结论：JPEG XL在较低目标大小（ROI变体约低于5kB）下允许更优的平均和最差情况人脸识别性能，而在较高目标大小下各压缩类型之间似乎无关键优势。现代模型的质量评估总体上与人脸识别性能上的压缩效应良好相关。
引用
@article{arxiv.2302.12593,
title = {Effect of Lossy Compression Algorithms on Face Image Quality and Recognition},
author = {Torsten Schlett and Sebastian Schachner and Christian Rathgeb and Juan Tapia and Christoph Busch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.12593},
year = {2023}
}