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盘算机学院王员根传授团队科研效果被国际盘算机视觉顶级集会任命

来路:     著作人:    编辑:chen    公布日期:2021-03-11 10:38    点击数: Views

克日,盘算机迷信与网络工程学院王员根传授团队提交的科研论文“SDD-FIQA: Unsupervised Face Image Quality Assessment with Similarity Distribution Distance”被国际盘算机视觉顶级集会CVPR 2021任命(集会主页:http://cvpr2021.thecvf.com/)。CVPR全称为IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,是国际盘算机视觉范畴的顶级集会,属于CCF-A类。

该论文第一著作人是盘算机学院2018级硕士研讨生区富炤同窗,第一署名单元为太陽城官网8888,指点教员王员根传授为通讯著作人,协作单元有腾讯优图实行室(上海)、南京理工大学和厦门大学。 


次要研讨内容:

以往的人脸图像质量评价研讨大多以样本层面不确定性或配对类似度作为质量评分规范,并且只思索局部类内信息。这些办法疏忽了来自类间有代价的信息。在本研讨中,关于人脸辨认条理,我们以为一个高质量的人脸图像应该与其类内样真相似,而与其类间样本不类似,如图1所示。为此,我们提出了一种基于类内-类间类似度散布间隔的无监视人脸质量评价办法(SDD-FIQA)。


图1: SDD-FIQA办法同时思索了目的样本(红点)的类内(绿点,Pos-Sim)和类间(黄点,Neg-Sim)的类似度散布,并接纳他们之间的Wasserstein间隔作为目的样本的质量伪标签


该办法从人脸辨认的功能影响因子动身,从实际上推导出人脸样本类间类似度散布与人脸图像质量高度相干,应用类内类似度散布和类间类似度散布之间的Wasserstein间隔天生人脸图像质量伪标签。然后,应用这些质量伪标签停止无监视训练一团体脸质量回归网络,从而取得一个质量评价模子。少量实行标明,在各大人脸辨认的基准数据集上,提出的SDD-FIQA办法在差别的人脸辨认条理下,精度和泛化才能都到达国际开始进程度。


图2: 提出的SDD-FIQA办法框架


次要创新点:1)发明了人脸样本类间类似度散布与人脸图像质量高度相干;2)提出了类内-类间类似度散布间隔的观点;3)从实际上导出了人脸图像质量与类内-类间类似度散布间隔间接相干;4)提出了应用Wasserstein原则器量类内-类间类似度散布间隔,并用于人脸图像质量评分;5)完成了一种完全无监视的人脸图像质量评价算法,功能最优。


论文链接:http://arxiv.org/abs/2103.05977.

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