13、人脸盲超分辨率与哈希技术在人脸识别中的应用

人脸盲超分辨率与哈希技术在人脸识别中的应用

人脸盲超分辨率实验

在人脸盲超分辨率的研究中，为了验证所提出的盲超分辨率（SR）网络的有效性，进行了一系列实验。这些实验分为两个部分，旨在从不同角度评估网络性能。

实验一：人脸识别准确率分析

• 实验设置 ：
  • 从FERET数据集中选取ba和bj文件夹，每个文件夹包含200个256×256尺寸的受试者图像，每人一张。
  • 将ba作为图库，bj用于生成探针。对bj中的图像进行参数模糊和下采样，得到64×64的探针数据。
  • 使用基于主成分分析（PCA）的基本人脸识别（FR）系统作为基线，计算识别率。匹配时使用了欧几里得、曼哈顿和余弦三种距离度量。
• 实验结果 ：
  • 对干净探针的识别率平均仅为84.16%，原因是探针图像与图库图像存在小的表情变化，且FR系统是简单的基于PCA的模型。
  • 模糊和下采样后的LR探针数据准确率降至76.8%。
  • 通过训练好的网络对LR探针进行4倍超分辨率处理后，使用盲SR模型的准确率提高到82.5%。
• 对比实验 ：
  • 传统方法 ：使用Pan等人的单图像去模糊框架对LR帧进行去模糊，然后采用基于示例的SR方法。但该方法准确率较低，仅为75.5%，主要原因是去模糊过程