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近日,，計(jì)算機(jī)科學(xué)與網(wǎng)絡(luò)工程學(xué)院王員根教授團(tuán)隊(duì)提交的科研論文“SDD-FIQA: Unsupervised Face Image Quality Assessment with Similarity Distribution Distance”被國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂級(jí)會(huì)議CVPR 2021錄用(會(huì)議主頁(yè)：http://cvpr2021.thecvf.com/),。CVPR全稱為IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，是國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議,，屬于CCF-A類,。

該論文第一作者是計(jì)算機(jī)學(xué)院2018級(jí)碩士研究生區(qū)富炤同學(xué)，第一署名單位為廣州大學(xué),，指導(dǎo)教師王員根教授為通訊作者,，合作單位有騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室（上海）、南京理工大學(xué)和廈門大學(xué),。 

主要研究?jī)?nèi)容：

以往的人臉圖像質(zhì)量評(píng)估研究大多以樣本層面不確定性或配對(duì)相似度作為質(zhì)量評(píng)分標(biāo)準(zhǔn),，而且只考慮部分類內(nèi)信息。這些方法忽略了來(lái)自類間有價(jià)值的信息,。在本研究中,，對(duì)于人臉識(shí)別系統(tǒng)，我們認(rèn)為一個(gè)高質(zhì)量的人臉圖像應(yīng)該與其類內(nèi)樣本相似,，而與其類間樣本不相似,，如圖1所示。為此,，我們提出了一種基于類內(nèi)-類間相似度分布距離的無(wú)監(jiān)督人臉質(zhì)量評(píng)估方法(SDD-FIQA),。

圖1: SDD-FIQA方法同時(shí)考慮了目標(biāo)樣本（紅點(diǎn)）的類內(nèi)（綠點(diǎn)，Pos-Sim）和類間（黃點(diǎn),，Neg-Sim）的相似度分布,，并采用他們之間的Wasserstein距離作為目標(biāo)樣本的質(zhì)量偽標(biāo)簽

該方法從人臉識(shí)別的性能影響因子出發(fā)，從理論上推導(dǎo)出人臉樣本類間相似度分布與人臉圖像質(zhì)量高度相關(guān),，利用類內(nèi)相似度分布和類間相似度分布之間的Wasserstein距離生成人臉圖像質(zhì)量偽標(biāo)簽,。然后，利用這些質(zhì)量偽標(biāo)簽進(jìn)行無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練一個(gè)人臉質(zhì)量回歸網(wǎng)絡(luò),，從而獲得一個(gè)質(zhì)量評(píng)估模型,。大量實(shí)驗(yàn)表明，在各大人臉識(shí)別的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上，提出的SDD-FIQA方法在不同的人臉識(shí)別系統(tǒng)下,，精度和泛化能力都達(dá)到國(guó)際最先進(jìn)水平,。

圖2: 提出的SDD-FIQA方法框架

主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)：1）發(fā)現(xiàn)了人臉樣本類間相似度分布與人臉圖像質(zhì)量高度相關(guān)；2）提出了類內(nèi)-類間相似度分布距離的概念,；3）從理論上導(dǎo)出了人臉圖像質(zhì)量與類內(nèi)-類間相似度分布距離直接相關(guān),；4）提出了利用Wasserstein準(zhǔn)則度量類內(nèi)-類間相似度分布距離，并用于人臉圖像質(zhì)量評(píng)分,；5）實(shí)現(xiàn)了一種完全無(wú)監(jiān)督的人臉圖像質(zhì)量評(píng)估算法,，性能最優(yōu)。

論文鏈接：http://arxiv.org/abs/2103.05977.