面向无参考去形变方法的性能评估指标
计算机视觉与模式识别
2025-01-22 v1
摘要
人脸变形是由组合两个（或更多）具有不同身份的人脸图像创建的图像。无参考人脸去形变通过不使用其他信息来逆转该过程，尝试恢复构成人脸变形的人脸图像。然而，目前文献中用于评估和比较此类去形变技术的评估指标尚无共识。本文首先分析了当前文献中使用的去形变指标的不足之处。随后，我们提出了一种新型指标——生物识别交叉加权图像质量评估（biometrically cross-weighted IQA），以克服上述问题，并对当前方法在所提指标上的广泛基准测试，以展示其有效性。在三个现有去形变方法和六个数据集上进行实验，分别使用两种常用人脸匹配器进行验证，证明了我们提出指标的有效性。
引用
@article{arxiv.2501.12319,
title = {Metric for Evaluating Performance of Reference-Free Demorphing Methods},
author = {Nitish Shukla and Arun Ross},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.12319},
year = {2025}
}