人脸识别中空间与角度分辨率之间的权衡

确保人脸识别系统在各种挑战性条件下的鲁棒性对其通用性至关重要。最先进的方法通常结合深度、热成像或角度数据等额外信息来提升性能。然而，利用角度信息的光场人脸识别方法面临计算限制。本文研究了光场表示中空间-角度分辨率之间的基本权衡，以实现改进的人脸识别性能。通过在保持整体图像尺寸不变的情况下，利用具有不同角度分辨率的宏像素，我们旨在量化在计算约束下，以牺牲空间分辨率为代价的角度信息的影响。我们的实验结果表明，通过在一定程度上增加角度分辨率，以牺牲空间分辨率为代价，人脸识别系统的性能有显著提升。