Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Real-world Video Face Restoration: A New Benchmark

論文の概要: Towards Real-world Video Face Restoration: A New Benchmark

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19500v1
Date: Tue, 30 Apr 2024 12:37:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-01 14:15:27.647952
Title: Towards Real-world Video Face Restoration: A New Benchmark
Title（参考訳）: 現実世界の顔の復元に向けて:新しいベンチマーク
Authors: Ziyan Chen, Jingwen He, Xinqi Lin, Yu Qiao, Chao Dong,
Abstract要約: 我々は,「フル,オクルード,サイド」の顔を持つFOSという新しい実世界のデータセットを紹介した。 FOSデータセットは、より多様な劣化をカバーし、より複雑なシナリオからの顔サンプルを含む。我々は、最先端のBFR法とビデオスーパー解像度(VSR)法の両方をベンチマークして、現在のアプローチを網羅的に研究した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.01372704755186
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Blind face restoration (BFR) on images has significantly progressed over the last several years, while real-world video face restoration (VFR), which is more challenging for more complex face motions such as moving gaze directions and facial orientations involved, remains unsolved. Typical BFR methods are evaluated on privately synthesized datasets or self-collected real-world low-quality face images, which are limited in their coverage of real-world video frames. In this work, we introduced new real-world datasets named FOS with a taxonomy of "Full, Occluded, and Side" faces from mainly video frames to study the applicability of current methods on videos. Compared with existing test datasets, FOS datasets cover more diverse degradations and involve face samples from more complex scenarios, which helps to revisit current face restoration approaches more comprehensively. Given the established datasets, we benchmarked both the state-of-the-art BFR methods and the video super resolution (VSR) methods to comprehensively study current approaches, identifying their potential and limitations in VFR tasks. In addition, we studied the effectiveness of the commonly used image quality assessment (IQA) metrics and face IQA (FIQA) metrics by leveraging a subjective user study. With extensive experimental results and detailed analysis provided, we gained insights from the successes and failures of both current BFR and VSR methods. These results also pose challenges to current face restoration approaches, which we hope stimulate future advances in VFR research.
Abstract（参考訳）: 画像上のブラインド顔復元(BFR)はここ数年で大きく進歩しているが、視線方向や顔の向きなどのより複雑な顔の動きに対してより難しい実世界のビデオ顔復元(VFR)は未解決のままである。典型的なBFR法は、プライベートに合成されたデータセットや、実際のビデオフレームのカバレッジに制限がある自己コンパイルされた現実世界の低品質の顔画像で評価される。本研究では、主にビデオフレームから"Full, Occluded, and Side"の分類を用いたFOSと呼ばれる新しい実世界のデータセットを導入し、ビデオ上の現在の手法の適用性について検討した。既存のテストデータセットと比較して、FOSデータセットはより多様な劣化をカバーし、より複雑なシナリオからの顔サンプルを含む。確立されたデータセットから,最新のBFR手法とビデオスーパーレゾリューション(VSR)手法の両方をベンチマークし,VFRタスクにおけるその可能性と限界を特定した。また,画像品質評価(IQA)指標と顔IQA(FIQA)指標の有効性を主観的ユーザスタディを用いて検討した。実験結果と詳細な分析結果により,現在のBFR法とVSR法の両方の成功と失敗から知見を得た。これらの結果は、現在の顔修復アプローチにも課題をもたらし、VFR研究の今後の進歩を期待する。

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