論文の概要: Homogeneous Low-Resolution Face Recognition Method based Correlation Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13175v1
• Date: Thu, 25 Nov 2021 17:11:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 16:42:46.043528
• Title: Homogeneous Low-Resolution Face Recognition Method based Correlation Features
• Title（参考訳）: 相関特徴に基づく均一低分解能顔認識法
• Authors: Xuan Zhao
• Abstract要約: 監視ビデオと画像の低解像度特徴は、高解像度の顔認識アルゴリズムが効果的な特徴情報を抽出することを困難にしている。 密集都市化の時代には、セキュリティ監視における顔認証がますます重要になるため、低解像度監視カメラが生み出す映像フレームの処理に十分な性能を発揮できるアルゴリズムを開発することが不可欠である。 本稿では,同種低分解能監視ビデオの相関特徴に基づく顔認識(CoFFaR)手法について,その理論,実験の詳細,実験結果について詳しく述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.747737951407512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face recognition technology has been widely adopted in many mission-critical scenarios like means of human identification, controlled admission, and mobile device access, etc. Security surveillance is a typical scenario of face recognition technology. Because the low-resolution feature of surveillance video and images makes it difficult for high-resolution face recognition algorithms to extract effective feature information, Algorithms applied to high-resolution face recognition are difficult to migrate directly to low-resolution situations. As face recognition in security surveillance becomes more important in the era of dense urbanization, it is essential to develop algorithms that are able to provide satisfactory performance in processing the video frames generated by low-resolution surveillance cameras. This paper study on the Correlation Features-based Face Recognition (CoFFaR) method which using for homogeneous low-resolution surveillance videos, the theory, experimental details, and experimental results are elaborated in detail. The experimental results validate the effectiveness of the correlation features method that improves the accuracy of homogeneous face recognition in surveillance security scenarios.
• Abstract（参考訳）: 顔認識技術は、人間識別、入場制御、モバイルデバイスへのアクセスなど、多くのミッションクリティカルなシナリオで広く採用されている。 セキュリティ監視は顔認識技術の典型的なシナリオである。 監視映像と画像の低解像度化により、高解像度の顔認識アルゴリズムが効果的な特徴情報を抽出することが困難になるため、高解像度の顔認識に適用するアルゴリズムは、低解像度の状況に直接移行することが困難である。 密集都市化の時代には、セキュリティ監視における顔認証がますます重要になるため、低解像度監視カメラが生み出す映像フレームの処理に十分な性能を提供できるアルゴリズムを開発することが不可欠である。 本稿では,均質な低解像度監視ビデオを用いた相関特徴に基づく顔認識(coffar)法について,理論,実験の詳細,実験結果について詳述する。 実験により, 監視セキュリティシナリオにおける均一顔認証の精度を向上させる相関特徴法の有効性を検証した。

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