Abstract-Vi föreslår en ny kopplad kartläggning metod för låg upplösning ansikte igenkänning med hjälp av djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN). Den föreslagna arkitekturen består av två grenar av DCNN för att kartlägga hög- och lågupplösta ansiktsbilder till ett gemensamt utrymme med icke-linjära omvandlingar. Den gren som motsvarar omvandlingen av högupplösta bilder består av 14 lager och den andra grenen som kartlägger de lågupplösta ansiktsbilderna till det gemensamma utrymmet innehåller ett 5-lagers superupplösningsnätverk som är anslutet till ett 14-lagers nätverk. Avståndet mellan funktionerna för motsvarande bilder med hög och låg upplösning är bakåtförstärkt för att träna nätverken. Vår föreslagna metod utvärderas på FERET data set och jämförs med toppmoderna konkurrerande metoder. Våra omfattande experimentella utvärderingar visar att den föreslagna metoden avsevärt förbättrar igenkänningsprestandan speciellt för mycket låg upplösning av sondens ansiktsbilder (11,4 % förbättring av igenkänningsnoggrannheten). Dessutom kan den rekonstruera en högupplöst bild från sin motsvarande lågupplösta sondbild som är jämförbar med de senaste superupplösningsmetoderna när det gäller visuell kvalitet.
I den föreslagna ramen finns det två aspekter av Deep CNN för den icke-linjära omvandlingen av LR- och HR-ansiktsbilder till ett gemensamt utrymme REF.
Low Resolution Face Recognition Using a Two-Branch Deep Convolutional Neural Network Architecture
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}