Djupa modeller har uppnått imponerande prestanda för ansiktshallucination uppgifter. Men vi observerar att direkt mata hallucinerade ansiktsbilder till igenkännande modeller kan även försämra igenkännande prestanda trots mycket bättre visualisering kvalitet. I detta dokument tar vi itu med detta problem genom att gemensamt lära oss en djupgående modell för två uppgifter, dvs. Ansiktshallucination och igenkänning. I synnerhet designar vi ett end-to-end djupt convolution nätverk med hallucinationer sub-nätverk kaskad av erkännande sub-nätverk. igenkänningsundernätverket ansvarar för att producera diskriminativa funktionsrepresentationer med hjälp av de hallucinerade bilderna som indata som genereras av hallucinationsundernätverket. Under utbildningen matar vi in LR ansiktsbilder i nätverket och optimerar parametrarna genom att minimera två förlustobjekt, d.v.s. 1) Ansiktshallucinationsförlust mätt med pixelen klokt skillnad mellan marksanningen HR-bilder och nätverksgenererade bilder; och 2) verifieringsförlust som mäts med klassificeringsfelet och avstånd inom klassen. Vi utvärderar i stor utsträckning vår metod på LFW- och YTF-datauppsättningar. De experimentella resultaten visar att vår metod kan uppnå igenkänningsnoggrannhet 97,95% på 4x down-sampled LFW testing set, överträffar noggrannhet 96,35% av konventionell ansiktsigenkänning modell. Och på den mer utmanande YTF-datauppsättningen uppnår vi igenkänningsnoggrannheten 90.65%, en marginal över igenkänningsnoggrannheten 89.45% som erhålls genom konventionell ansiktsigenkänningsmodell på den 4x-down-provtagna versionen.
I REF, som består av ett SR-nätverk och ett nätverk för ansiktsigenkänning, föreslogs till exempel en djupt lärandebaserad strategi för gemensam ansiktshallucination och erkännande.
Deep Joint Face Hallucination and Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}