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。
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