論文の概要: A survey on facial image deblurring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05017v1
- Date: Fri, 10 Feb 2023 02:24:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-13 16:46:48.612867
- Title: A survey on facial image deblurring
- Title（参考訳）: 顔画像の劣化に関する調査
- Authors: Bingnan Wang, Fanjiang Xu and Quan Zheng
- Abstract要約: 顔画像がぼやけていると、顔認識などのハイレベルな視覚タスクに大きな影響を与えます。
本稿では,最近発表された顔画像の難読化手法について概説し,その大部分はディープラーニングに基づくものである。
本稿では,データセットとメトリクスにおける古典的手法の性能を示すとともに,モデルに基づく手法と学習に基づく手法の違いについて,簡単な議論を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6775758132528877
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When the facial image is blurred, it has a great impact on high-level vision
tasks such as face recognition. The purpose of facial image deblurring is to
recover a clear image from a blurry input image, which can improve the
recognition accuracy and so on. General deblurring methods can not perform well
on facial images. So some face deblurring methods are proposed to improve the
performance by adding semantic or structural information as specific priors
according to the characteristics of facial images. This paper surveys and
summarizes recently published methods for facial image deblurring, most of
which are based on deep learning. Firstly, we give a brief introduction to the
modeling of image blur. Next, we summarize face deblurring methods into two
categories, namely model-based methods and deep learning-based methods.
Furthermore, we summarize the datasets, loss functions, and performance
evaluation metrics commonly used in the neural network training process. We
show the performance of classical methods on these datasets and metrics and
give a brief discussion on the differences of model-based and learning-based
methods. Finally, we discuss current challenges and possible future research
directions.
- Abstract（参考訳）: 顔画像がぼやけていると、顔認識などのハイレベルな視覚タスクに大きな影響を与えます。
顔画像デブラリングの目的は、ぼやけた入力画像から鮮明な画像を復元することであり、認識精度等を向上できる。
一般的なデブロアリング法は顔画像ではうまく機能しない。
そこで, 顔画像の特徴に応じて, 特定の先行情報として意味情報や構造情報を付加することにより, 性能向上を図るために, 顔の難読化手法を提案する。
本稿では,近年発表された顔画像のデブラリング手法を概説し,そのほとんどはディープラーニングに基づくものである。
まず、画像のぼかしのモデリングについて簡単に紹介する。
次に,顔認識手法をモデルベース手法とディープラーニング方式の2つのカテゴリにまとめる。
さらに、ニューラルネットワークトレーニングプロセスで一般的に使用されるデータセット、損失関数、パフォーマンス評価メトリクスを要約する。
これらのデータセットとメトリクス上での古典的手法の性能を示し、モデルに基づく手法と学習に基づく手法の違いについて簡単な議論を行う。
最後に,現在の課題と今後の研究の方向性について論じる。
関連論文リスト
- Semantic Contextualization of Face Forgery: A New Definition, Dataset, and Detection Method [77.65459419417533]
我々は,顔フォージェリを意味的文脈に配置し,意味的顔属性を変更する計算手法が顔フォージェリの源であることを定義した。
階層的なグラフで整理されたラベルの集合に各画像が関連付けられている大規模な顔偽画像データセットを構築した。
本稿では,ラベル関係を捕捉し,その優先課題を優先するセマンティクス指向の顔偽造検出手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-14T10:24:19Z) - A Study on the Impact of Face Image Quality on Face Recognition in the
Wild [6.916620974833163]
本研究では,野生の顔画像における深層学習手法の性能評価を行い,これらのデータを用いた人間の顔検証実験を設計する。
この結果から,ディープラーニングにおける品質問題の研究は依然として徹底的に行う必要があることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-05T22:41:14Z) - A Survey of Deep Face Restoration: Denoise, Super-Resolution, Deblur,
Artifact Removal [177.21001709272144]
顔復元(FR)は、低品質(LQ)入力画像から高品質(HQ)顔を復元することを目的としている。
本稿では,顔修復のための深層学習技術の最近の進歩を包括的に調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-05T07:08:15Z) - Recent Advances in Scene Image Representation and Classification [1.8369974607582584]
本稿では,画像分類に広く用いられている既存のシーン画像表現手法について概説する。
我々は、その性能を質的に(例えば、出力の品質、pros/consなど)、量的に(例えば、精度)比較する。
本稿では,従来のコンピュータビジョン(CV)ベースの手法,ディープラーニング(DL)ベースの手法,検索エンジン(SE)ベースの手法について,最近のシーン画像表現手法の詳細な知見と応用について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-15T07:12:23Z) - FP-Age: Leveraging Face Parsing Attention for Facial Age Estimation in
the Wild [50.8865921538953]
年齢推定に顔のセマンティクスを明示的に組み込む手法を提案する。
我々は,顔解析に基づくネットワークを設計し,異なるスケールで意味情報を学習する。
提案手法は,既存の年齢推定手法を常に上回っていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-21T14:31:32Z) - Robust Face-Swap Detection Based on 3D Facial Shape Information [59.32489266682952]
顔のスワップ画像やビデオは、悪意ある攻撃者を惹きつけ、重要な人物の信用を損ねている。
以前のピクセルレベルのアーティファクトに基づく検出技術は、常に不明瞭なパターンにフォーカスするが、利用可能なセマンティックなヒントは無視する。
キーフィギュアの顔・スワップ検出のための外観・形状特徴をフル活用するための生体情報に基づく手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-28T09:35:48Z) - Joint Deep Learning of Facial Expression Synthesis and Recognition [97.19528464266824]
顔表情の合成と認識を効果的に行うための新しい統合深層学習法を提案する。
提案手法は, 2段階の学習手順を伴い, まず, 表情の異なる顔画像を生成するために, 表情合成生成対向ネットワーク (FESGAN) を事前訓練する。
実画像と合成画像間のデータバイアスの問題を軽減するために,新しい実データ誘導バックプロパゲーション(RDBP)アルゴリズムを用いたクラス内損失を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-06T10:56:00Z) - Exploiting Semantics for Face Image Deblurring [121.44928934662063]
本稿では,深層畳み込みニューラルネットワークによる意味的手がかりを利用して,効果的かつ効率的な顔分解アルゴリズムを提案する。
顔のセマンティックラベルを入力先として組み込んで,顔の局所構造を正規化するための適応的構造損失を提案する。
提案手法は、より正確な顔の特徴と細部を持つシャープ画像を復元する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-19T13:06:27Z)
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。