I övervakningssystem är de tagna ansiktsbilderna ofta mycket små och skiljer sig från de lågupplösta bilderna nedplockade från högupplösta ansiktsbilder. De leder i allmänhet till låg prestanda när det gäller ansiktsigenkänning. I den här artikeln studerar vi specifika scenarier för ansiktsigenkänning med övervakningskameror. Tre viktiga faktorer som påverkar ansiktsigenkänningens prestanda undersöks: typ av kameror, avstånd mellan föremålet och kameran och upplösningen av de fångade ansiktsbilderna. Varje faktor undersöks numeriskt och analyseras i detta dokument. På grundval av dessa observationer föreslås ett nytt tillvägagångssätt för erkännande i verklig övervakningsmiljö. För en rå videosekvens som fångas av en övervakningskamera används förbehandlingsteknik för att ta bort variationerna i belysningen för att förbättra bildkvaliteten. Ansiktsbilder förbättras ytterligare genom en ny ansiktsbild super-upplösning metod. Det föreslagna tillvägagångssättet har visat sig avsevärt förbättra prestandan när det gäller ansiktsigenkänning, vilket kan påvisas genom experiment.
Under 2014 gör REF forskning i övervakningssystem.
Low Resolution Face Recognition in Surveillance Systems
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computational Chemistry', 'mag_field_of_study': ['Chemistry']}