DDGAN1：低分辨率人脸识别的退化不变性与鲁棒表示学习

低分辨率人脸识别DDGAN1是一种创新的深度学习架构，专注于在低分辨率条件下实现鲁棒的人脸识别。其核心思想是通过两个主要阶段来提升人脸识别的性能：退化分解生成对抗网络（DDGAN）和双特征提取网络（DFEN）。 首先，退化分解生成对抗网络（DDGAN）是关键组件，它负责学习图像的退化不变性表示。由于实际场景中缺乏退化注释，DDGAN通过自动生成退化图像（例如，通过下采样和伽玛校正等操作），引入自监督学习，以缩小合成图像与真实世界图像间的域差距。在训练过程中，DDGAN同时处理对齐的自退化图像对和非对齐的真实图像对，以增强模型对不同退化情况的适应能力。 内容编码器Ec是一个多尺度结构，既用于提取内容特征，也参与到图像生成和退化不变性的身份表示学习中，与DDGAN和DFEN共享。退化编码器Ed和自退化编码器E'd分别捕捉和处理降级信息，两者权重不共享，确保E'd能够生成更接近真实世界的降级特征。 在生成器部分，解码器G采用自适应实例规范化（AdaIN）层，结合内容和退化特征来生成逼真的图像。同时，真实鉴别器Dr通过评估生成图像的现实感，促使解码器学习更符合现实分布的特征，间接地促进E'd生成更准确的退化特征。降级鉴别器Dd则专注于检测输入图像的降级程度，引导编码器学习区分内容和降级表示。 身份编码器Eid作为预训练的Re-ID网络，它在身份表示学习阶段提供重要的身份保持约束，使得模型在面对降级时仍能保持较高的识别精度。在实践中，DDGAN1设计了一种通用的退化不变性学习框架，能够应对有限的监督信息，并且在补充材料中详细阐述了如何处理未配对数据的半监督学习版本。 低分辨率人脸识别DDGAN1通过创新的网络架构和自监督学习策略，成功地提高了人脸识别系统在面对不同降级条件下的鲁棒性和准确性，为实际应用中的低分辨率人脸识别问题提供了有效的解决方案。