Mycket låg upplösning (VLR) bildigenkänning motsvarar klassificering av bilder med upplösning 16 × 16 eller mindre. Även om det har utbredd tillämplighet när föremål fångas på ett mycket stort stand-off avstånd (t.ex. Övervakningsscenario) eller från mobila kameror med bred vinkel har det fått begränsad uppmärksamhet. Denna forskning presenterar en ny Dual Directed Capsule Network modell, som kallas DirectCapsNet, för att ta itu med VLR siffer- och ansiktsigenkänning. Den föreslagna arkitekturen använder en kombination av kapsel- och konvolutionslager för att lära sig en effektiv VLR-igenkänningsmodell. Arkitekturen innehåller också två nya förlustfunktioner: i) den föreslagna HR-anchor-förlusten och ii) den föreslagna riktade återuppbyggnadsförlusten, för att övervinna utmaningarna med begränsat informationsinnehåll i VLR-avbildningar. De föreslagna förlusterna använder högupplösta bilder som hjälpdata under utbildningen för att "direkt" särskiljande funktionsinlärning. Flera experiment för VLR-numerisk klassificering och VLR-ansiktsigenkänning utförs tillsammans med jämförelser med toppmoderna algoritmer. Den föreslagna DirectCapsNet visar konsekvent toppmoderna resultat; till exempel, i UCCS ansiktsdatabas, visar det över 95% ansiktsigenkänning noggrannhet när 16 × 16 bilder matchas med 80 × 80 bilder.
REF ) använda kapsel idé i lågupplöst bildigenkänning.
Dual Directed Capsule Network for Very Low Resolution Image Recognition
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}