Abstrakt. Ansiktshallucination är en generativ uppgift att super-lösa ansiktsbilden med låg upplösning medan människans uppfattning av ansiktet är starkt beroende av identitetsinformation. Men tidigare ansiktshallucination närmar sig i stort sett ignorera ansiktsidentitet återhämtning. I detta dokument föreslås Super-Identity Convolutional Neural Network (SICNN) för att återvinna identitetsinformation för att skapa ansikten som är stängda för den verkliga identiteten. Specifikt definierar vi en superidentitetsförlust för att mäta identitetsskillnaden mellan ett hallucinerat ansikte och dess motsvarande högupplösta ansikte inom hypersfärens metriska identitetsutrymme. Men direkt användning av denna förlust kommer att leda till en dynamisk domän divergens problem, som orsakas av den stora marginalen mellan den högupplösta domänen och hallucinationsdomänen. För att övervinna denna utmaning presenterar vi en domänintegrerad utbildningsstrategi genom att konstruera ett robust identitetsmått för ansikten från dessa två områden. Omfattande experimentella utvärderingar visar att den föreslagna SICNN uppnår överlägsen visuell kvalitet över de state-of-the-art metoder på en utmanande uppgift att super-lösning 12×14 ansikten med en 8× uppskalning faktor. Dessutom förbättrar SICNN märkbart igenkännbarheten hos ultra-lågupplösta ansikten.
Mer nyligen, Zhang et al. REF definierade en förlust av superidentitet för att mäta identitetsskillnaden inom det metriska utrymmet för hypersfäridentitet.
Super-Identity Convolutional Neural Network for Face Hallucination
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}