Sammanfattning av denna webbsida: Ansiktsigenkänningsmetoder som bygger på djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har dominerat fältet. De prestandaförbättringar som de har tillhandahållit i de så kallade in-the-wild dataseten är betydande, men deras prestanda under bildkvalitetsnedbrytningar har ännu inte utvärderats. Detta är särskilt viktigt, eftersom i verkliga ansikte igenkänning program, bilder kan innehålla olika typer av försämringar på grund av rörelse oskärpa, buller, kompression artefakter, färgförvrängningar och ocklusion. I detta arbete har vi tagit itu med detta problem och analyserat inverkan av dessa bildnedbrytningar på prestandan hos djupa CNN-baserade ansiktsigenkänningsstrategier med hjälp av standard LFW sluten-set identifiering protokoll. Vi har utvärderat tre populära djupa CNN-modeller, nämligen AlexNet, VGG-Face och GoogLeNet. Resultaten har indikerat att oskärpa, buller och ocklusion orsakar en betydande minskning av prestanda, medan djupa CNN-modeller anses vara robusta för snedvridningar, såsom förvrängning av färg och förändring i färgbalans.
I REF analyserades endast påverkan av särskilda nedbrytningar för att möta igenkännande vid användning av djupa CNN-baserade metoder.
How Image Degradations Affect Deep CNN-based Face Recognition?
{'venue': '2016 International Conference of the Biometrics Special Interest Group (BIOSIG)', 'journal': '2016 International Conference of the Biometrics Special Interest Group (BIOSIG)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}