低质量图像上的人脸检测综述
计算机视觉与模式识别
2018-04-23 v1
摘要
人脸检测是一个被充分研究的问题。先前的工作研究了人脸检测器在极端姿态、光照、低分辨率和微小尺度等诸多挑战。然而，先前提出的模型大多在高质量图像上训练和测试，而对于诸如监控系统等实际应用而言情况并非总是如此。在本文中，我们首先回顾当前最先进的人脸检测器及其在基准数据集 FDDB 上的性能，并比较算法的设计协议。其次，我们考察了它们在具有不同模糊、噪声和对比度水平的低质量图像上测试时的性能退化。我们的结果表明，基于手工特征和基于深度学习的人脸检测器对于低质量图像都不够鲁棒。这启发研究者在自然场景下的人脸检测中设计出更具鲁棒性的方案。
引用
@article{arxiv.1804.07362,
title = {Survey of Face Detection on Low-quality Images},
author = {Yuqian Zhou and Ding Liu and Thomas Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.07362},
year = {2018}
}