基于深度网络和多边形链距离的低质量视频人脸识别

基于深度学习的低质量视频人脸识别技术 在人脸识别领域中，低质量视频人脸识别一直是一个具有挑战性的问题。由于监控摄像头的普及，自动人脸识别技术对刑事调查的需求日益增加。但是，低质量视频的人脸识别仍然是一个亟待解决的问题。本文提出了一种基于深度学习的低质量视频人脸识别方法，旨在解决低质量视频的人脸识别问题。 首先，我们提出了一个低分辨率的残差神经网络，作为人脸图像描述符。该网络通过质量调整的公共训练数据进行训练，数据通过数据增强策略生成，如运动模糊或添加压缩artifact。这种方法可以提高低质量视频的人脸识别率。 其次，我们提出了一个基于多边形链的抗噪声人脸跟踪描述符，以进一步减少噪声效应。该方法使用多边形链来描述人脸特征，从而提高人脸识别的准确性。 本文的贡献在于，我们提出了一个基于深度学习的低质量视频人脸识别方法，该方法可以解决低质量视频的人脸识别问题。我们的方法可以应用于刑事调查、身份验证、人脸识别等领域。 知识点： 1. 低质量视频人脸识别的挑战：低质量视频人脸识别是一项具有挑战性的任务，因为视频质量的降低会导致人脸识别的准确性下降。 2. 基于深度学习的低质量视频人脸识别：我们提出了一个基于深度学习的低质量视频人脸识别方法，该方法可以解决低质量视频的人脸识别问题。 3. 残差神经网络：我们使用了一个低分辨率的残差神经网络作为人脸图像描述符，该网络可以学习到人脸特征。 4. 数据增强策略：我们使用数据增强策略来生成质量调整的公共训练数据，如运动模糊或添加压缩artifact。 5. 多边形链：我们提出了一个基于多边形链的抗噪声人脸跟踪描述符，以进一步减少噪声效应。 6. 应用场景：我们的方法可以应用于刑事调查、身份验证、人脸识别等领域。 本文提出了一种基于深度学习的低质量视频人脸识别方法，该方法可以解决低质量视频的人脸识别问题，并且可以应用于多个领域。