Blind deblurring består av en lång studieuppgift, men resultaten av generiska metoder är inte effektiva i verkliga världen suddiga bilder. Domänspecifika metoder för att definiera målkategorier, t.ex. text eller ansikten, ofta bättre än sina generiska motsvarigheter, vilket gör att de drar till sig allt större uppmärksamhet. I detta arbete utvecklar vi en sådan domänspecifik metod för att ta itu med deblurring av mänskliga ansikten, hädanefter kallad ansiktsdeblurring. Studera ansikten är av enorm betydelse i datorseende, men ansikte deblurring har ännu inte visat några övertygande resultat. Detta kan delvis tillskrivas kombinationen av i) dålig struktur och ii) mycket strukturform som ger kontur/gradient tidigare (som vanligtvis används) suboptimal. I vårt arbete i stället för att göra antaganden om det tidigare, antar vi en lärande strategi genom att infoga svag övervakning som utnyttjar väldokumenterade strukturen i ansiktet. Nämligen använder vi ett djupt nätverk för att utföra deblurring och använda en ansiktsjustering teknik för att förbehandla varje ansikte. Vi överträffar dessutom kravet på det djupa nätverket för tusentals träningsprover, genom att införa ett effektivt ramverk som tillåter generering av en stor datauppsättning. Vi använde detta ramverk för att skapa 2MF 2, en datauppsättning på över två miljoner ramar. Vi utförde experiment med verkliga världen suddiga ansiktsbilder och rapporterar att vår metod returnerar ett resultat nära den skarpa naturliga latenta bilden.
Särskilt Chrysos et al. REF presenterade en blind deblurringsmetod för mänskliga ansikten.
Deep Face Deblurring
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}