人脸图像质量评估 2020年5月15日添加了SER-FIQ(CVPR2020)。 2020年5月18日在偏置FIQ(IJCB2020)溶液。 SER-FIQ:基于随机嵌入鲁棒性的人脸图像质量无监督估计 IEEE / CVF 2020年计算机视觉和模式识别会议(CVPR) 目录 抽象的 人脸图像质量是启用高性能人脸识别系统的重要因素。人脸质量评估旨在评估人脸图像是否适合识别。先前的工作提出了需要人工或人工标记质量值的监督解决方案。但是,这两种标记机制都容易出错,因为它们不依赖于清晰的质量定义,并且可能不知道所用面部识别系统的最佳特征。为避免使用不正确的质量标签,我们提出了一种基于任意人脸识别模型的新概念来测量人脸质量。通过确定从面部模型的随机子网络生成的嵌入变化,可以估算样本表示的鲁棒性,从而可以估计其质量。实验是在三个公共数据库的跨数据库评估环境中进行的。我们将我们提出的解决方案在两个