論文の概要: Deep Tiny Network for Recognition-Oriented Face Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04852v1
• Date: Wed, 9 Jun 2021 07:20:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 15:11:04.215076
• Title: Deep Tiny Network for Recognition-Oriented Face Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: 認識指向顔画像品質評価のための深部微小ネットワーク
• Authors: Baoyun Peng, Min Liu, Heng Yang, Zhaoning Zhang, Dongsheng Li
• Abstract要約: 多くの顔認識(FR)のシナリオでは、顔画像は大きな変分を含むシーケンスから取得される。 本稿では、画像品質評価(IQA)とFRを直接リンクするFRの非参照画像品質評価を行う。 提案した品質測定に基づいて,データから品質予測関数を学習する深層顔品質ネットワーク(tinyFQnet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.157273889027124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face recognition has made significant progress in recent years due to deep convolutional neural networks (CNN). In many face recognition (FR) scenarios, face images are acquired from a sequence with huge intra-variations. These intra-variations, which are mainly affected by the low-quality face images, cause instability of recognition performance. Previous works have focused on ad-hoc methods to select frames from a video or use face image quality assessment (FIQA) methods, which consider only a particular or combination of several distortions. In this work, we present an efficient non-reference image quality assessment for FR that directly links image quality assessment (IQA) and FR. More specifically, we propose a new measurement to evaluate image quality without any reference. Based on the proposed quality measurement, we propose a deep Tiny Face Quality network (tinyFQnet) to learn a quality prediction function from data. We evaluate the proposed method for different powerful FR models on two classical video-based (or template-based) benchmark: IJB-B and YTF. Extensive experiments show that, although the tinyFQnet is much smaller than the others, the proposed method outperforms state-of-the-art quality assessment methods in terms of effectiveness and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 近年の顔認識は、深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって大きな進歩を遂げている。 多くの顔認識(FR)のシナリオでは、顔画像は大きな変分を含むシーケンスから取得される。 これらの変化は、主に低品質の顔画像に影響され、認識性能の不安定性を引き起こす。 これまで、ビデオからフレームを選択するアドホックな方法や、複数の歪みの特定の組み合わせのみを考慮に入れた顔画像品質評価(fiqa)手法に重点を置いてきた。 本研究では,画像品質評価 (iqa) とfrを直接リンクする,効率的な非参照画像品質評価手法を提案する。 より具体的には、参照することなく画質を評価するための新しい測定方法を提案する。 提案した品質測定に基づいて,データから品質予測関数を学習する深層顔品質ネットワーク(tinyFQnet)を提案する。 IJB-B と YTF という2つの古典的ビデオベース(テンプレートベース)のベンチマークで提案手法の評価を行った。 大規模な実験により, 小型FQnetは他よりもはるかに小さいが, 提案手法は, 有効性および効率性の観点から, 最先端品質評価法より優れていることがわかった。

関連論文リスト

• Analysis and Benchmarking of Extending Blind Face Image Restoration to Videos [99.42805906884499]
  まず,実世界の低品質顔画像ベンチマーク(RFV-LQ)を導入し,画像に基づく顔復元アルゴリズムの評価を行った。 次に、失明顔画像復元アルゴリズムを劣化顔ビデオに拡張する際の利点と課題を網羅的に分析する。 分析では、主に顔成分の顕著なジッタとフレーム間のノイズシェープの2つの側面に分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T17:53:25Z)
• Rank-based No-reference Quality Assessment for Face Swapping [88.53827937914038]
  顔スワップ法における品質測定の基準は、操作された画像とソース画像の間のいくつかの距離に依存する。 顔スワップ用に設計された新しい非参照画像品質評価法(NR-IQA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T01:36:29Z)
• Dual-Branch Network for Portrait Image Quality Assessment [76.27716058987251]
  ポートレート画像品質評価のためのデュアルブランチネットワーク(PIQA)を提案する。 我々は2つのバックボーンネットワーク(textiti.e., Swin Transformer-B)を使用して、肖像画全体と顔画像から高品質な特徴を抽出する。 我々は、画像シーンの分類と品質評価モデルであるLIQEを利用して、品質認識とシーン固有の特徴を補助的特徴として捉えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T12:43:43Z)
• Optimization-Based Improvement of Face Image Quality Assessment Techniques [5.831942593046074]
  顔画像品質評価(FIQA)技術は、認識プロセスに役立つ入力顔画像からサンプル品質情報を推測しようとする。 本稿では,既存のFIQA技術の性能向上を目的とした品質ラベル最適化手法を提案する。 提案手法を6つの最先端FIQA手法による包括的実験で評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T08:06:12Z)
• FaceQAN: Face Image Quality Assessment Through Adversarial Noise Exploration [1.217503190366097]
  本稿では,顔画像品質評価手法であるFaceQANを提案する。 このようにして,画像品質を敵攻撃にリンクする手法が提案されている。 実験の結果,FaceQANはいくつかの望ましい特徴を示しながら,競争的な結果が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-05T09:37:32Z)
• FaceQgen: Semi-Supervised Deep Learning for Face Image Quality Assessment [19.928262020265965]
  FaceQgenは、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークに基づく顔画像の非参照品質評価手法である。 顔認識精度に関連するスカラー品質尺度を生成する。 SCfaceデータベースを使用して、スクラッチからトレーニングされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T17:22:38Z)
• Learning Transformer Features for Image Quality Assessment [53.51379676690971]
  本稿では,CNNバックボーンとトランスフォーマーエンコーダを用いて特徴抽出を行うIQAフレームワークを提案する。 提案するフレームワークはFRモードとNRモードの両方と互換性があり、共同トレーニング方式が可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T13:23:00Z)
• Image Quality Assessment using Contrastive Learning [50.265638572116984]
  我々は、補助的な問題を解決するために、対照的な対の目的を用いて深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。 本研究では,最新のNR画像品質モデルと比較して,ContriQUEが競争性能を向上することを示す。 以上の結果から,大きなラベル付き主観的画像品質データセットを必要とせずに,知覚的関連性を持つ強力な品質表現が得られることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T21:01:00Z)
• Cross-Quality LFW: A Database for Analyzing Cross-Resolution Image Face Recognition in Unconstrained Environments [8.368543987898732]
  現実世界の顔認識アプリケーションは、異なるキャプチャ条件のために、最適な画像の品質や解像度を扱うことが多い。 最近のクロスレゾリューション顔認識手法は、画像品質における現実のエッジケースとの距離を測定するために、単純で任意で非現実的なダウンスケールとアップスケーリングの手法を用いている。 本稿では,Wildにおける有名なラベル付き顔から派生した,新しい標準ベンチマークデータセットと評価プロトコルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T17:04:32Z)
• Inducing Predictive Uncertainty Estimation for Face Recognition [102.58180557181643]
  顔画像の「マッドペア」から画像品質訓練データを自動的に生成する手法を提案する。 生成したデータを用いて、顔画像の信頼度を推定するために、PCNetと呼ばれる軽量な予測信頼ネットワークを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-01T17:52:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。