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掩膜融合下的人脸图像质量评价方法
文献摘要：
目的 人脸识别技术已经在众多领域中得到广泛应用,然而现有识别方法对于人脸图像的质量要求普遍较高,低质量图像会严重影响系统的识别性能,产生误判.人脸图像质量评价方法可用于高质量图像的筛选,对改善人脸识别系统的性能有重要作用.不同于传统的图像质量评价,人脸图像质量评价是一种可用性评价,目前对其研究较少.人们在进行人脸识别时往往主要通过眼睛、鼻子、嘴等关键区域;基于此,本文提出了一种基于掩膜的人脸图像质量无参考评价方法,通过挖掘脸部关键区域对人脸识别算法的影响计算人脸图像质量.方法 人脸识别方法通常需要比较输入人脸图像和高质量基准图像之间的特征相似度;本文从另一个角度出发,在输入人脸图像的基础上构造低可用性图像作为伪参考,并通过计算输入人脸图像和伪参考图像间的相似性获得输入人脸图像的质量评价分数.具体地,对一幅输入的人脸图像,首先对其关键区域添加掩膜获得低可用性质量的掩膜人脸图像,然后将输入图像和掩膜图像输入特征提取网络以获得人脸特征,最后计算特征间的距离获得输入人脸图像的质量分数.结果 用AOC(错误拒绝曲线围成的区域面积)作为评估指标,在5个数据集上将本文方法与其他主流的人脸质量评价方法进行了充分比较,在LFW(labeled faces in the wild)数据集中比性能第2的模型提升了14.8％,在CelebA(celebFaces attribute)数据集中提升了0.1％,在DDFace(diversified distortion face)数据集中提升了2.9％,在VGGFace2(Visual Geometry Group Face2)数据集中提升了3.7％,在CASIA-WebFace(Institute of Auto-mation,Chinese Academy of Science-Website Face)数据集中提升了4.9％.结论 本文提出的基于掩膜的人脸图像质量评价方法,充分利用了人脸识别的关键性区域,将人脸识别的特点融入到人脸图像质量评价算法的设计中,能够在不需要参考图像的条件下准确预测出不同失真程度下的人脸图像质量分数,并且性能优于目前的主流方法.
文献关键词：
人脸识别;图像质量评价;人脸图像可用性质量;无参考;掩膜;伪参考
中图分类号：
作者姓名：
李雷达;殷杨涛;吴金建;董伟生;石光明
作者机构：
西安电子科技大学人工智能学院,西安 710071
文献出处：
引用格式：
[1]李雷达;殷杨涛;吴金建;董伟生;石光明-.掩膜融合下的人脸图像质量评价方法)[J].中国图象图形学报,2022(12):3476-3490
A类：
伪参考,celebFaces,DDFace,VGGFace2,Face2,人脸图像可用性质量
B类：
掩膜,图像质量评价,质量评价方法,人脸识别技术,质量要求,低质量图像,影响系统,识别性,误判,人脸识别系统,可用性评价,过眼,眼睛,鼻子,关键区域,无参考,脸部,人脸识别算法,特征相似度,一个角,参考图像,一幅,输入特征,特征提取网络,人脸特征,AOC,围成,区域面积,上将,LFW,labeled,faces,wild,中比,CelebA,attribute,diversified,distortion,Visual,Geometry,Group,CASIA,WebFace,Institute,Auto,mation,Chinese,Academy,Website,准确预测,预测出,失真程度,主流方法
AB值：
0.28223
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