Abstrakt. Vid tillämpning av ansiktsigenkänning kan glasögon avsevärt försämra igenkänningsnoggrannheten. En genomförbar metod är att samla storskaliga ansiktsbilder med glasögon för utbildning av djupinlärningsmetoder. Det är dock svårt att samla bilder med och utan glasögon av samma identitet, så att det är svårt att optimera de intra-varianter som orsakas av glasögon. I detta dokument föreslår vi att man tar itu med detta problem på ett virtuellt sätt. De high-fidelity ansiktsbilder med glasögon syntetiseras baserat på 3D ansikte modell och 3D glasögon. Modeller baserade på djupt lärande metoder tränas sedan på syntetiserade glasögon ansikte dataset, uppnå bättre prestanda än tidigare. Experiment i den verkliga ansiktsdatabasen validerar effektiviteten hos våra syntetiserade data för att förbättra prestandan för ansiktsigenkänning av glasögon.
På liknande sätt, Guo et al. REF synthesize high-fidelity ansiktsbilder med glasögon som träningsdata baserat på 3D ansikte modell och 3D glasögon och uppnå bättre ansiktsigenkänning prestanda på verkliga glasögon ansikte testet.
Face Synthesis for Eyeglass-Robust Face Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}