Forskningen om visuellt erkännande förutsätter ofta en tillräcklig upplösning av området av intresse (ROI). Det är vanligtvis kränkande i praktiken, vilket inspirerar oss att undersöka problemet med mycket låg upplösning (VLRR). Vanligtvis kan ROI i en VLRR problem vara mindre än 16 × 16 pixlar, och är utmanande att kännas igen även av mänskliga experter. Vi försöker lösa VLRR-problemet med hjälp av djupinlärningsmetoder. Genom att utnyttja tekniker främst inom superupplösning, domänanpassning och robust regression formulerar vi en dedikerad djupinlärningsmetod och visar hur dessa tekniker införlivas steg för steg. Varje ytterligare komplexitet, när den införs, är fullt motiverad av både analys- och simuleringsresultat. Den resulterande Robust Delvis kopplade nätverk uppnår funktionsförbättring och igenkänning samtidigt. Det möjliggör både flexibilitet för att bekämpa den bristande överensstämmelsen mellan LR-HR-domänen och robustheten mot avvikelser. Slutligen utvärderas effektiviteten hos de föreslagna modellerna på tre olika VLRR-uppgifter, inklusive ansiktsidentifiering, sifferigenkänning och typsnittsigenkänning, som alla ger mycket imponerande resultat.
Wang m.fl. REF föreslog robusta delvis kopplade nätverk för VLR-igenkänning.
Studying Very Low Resolution Recognition Using Deep Networks
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}