低分辨率人脸识别
计算机视觉与模式识别
2019-04-16 v2
摘要
尽管近期人脸识别（FR）技术在受限高分辨率网络图像识别上取得显著进展，但对于大规模原生无约束低分辨率图像则并非如此。本文系统地考察这一研究不足的FR问题，并引入一种新颖的互补超分辨率与身份（CSRI）联合深度学习方法，具有统一的端到端网络架构。我们进一步从选定公开数据集构建了一个新的大规模原生无约束低分辨率人脸图像数据集 TinyFace，因为文献中不存在此类基准。通过大量实验，我们展示了流行基准上所报告的FR性能与 TinyFace 上结果之间的显著差距，以及所提 CSRI 相较于多种前沿 FR 与超分辨率深度模型在解决这一被严重忽视的FR场景上的优势。TinyFace 数据集已公开于：https://qmul-tinyface.github.io/。
引用
@article{arxiv.1811.08965,
title = {Low-Resolution Face Recognition},
author = {Zhiyi Cheng and Xiatian Zhu and Shaogang Gong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.08965},
year = {2019}
}
备注
Accepted by 14th Asian Conference on Computer Vision