Как можно улучшить качество распознавания лиц на изображениях низкого разрешения?

Чтобы улучшить качество распознавания лиц на изображениях низкого разрешения, можно использовать следующие подходы:

• Повышение разрешения изображения (super-resolution). habr.com Этот метод предполагает специализированную предобработку изображений лиц низкого разрешения перед их распознаванием. habr.com После повышения разрешения можно использовать модель распознавания лиц общего назначения, которая, например, не училась на низком разрешении. habr.com
• Восстановление лиц (GFPGAN). science.kuzstu.ru Модель использует генеративные состязательные сети (GAN) для реконструкции утраченных деталей лица на изображениях низкого качества. science.kuzstu.ru GFPGAN способна восстанавливать контуры лица, выражения и мелкие детали даже в условиях сильного шума и низкого разрешения. science.kuzstu.ru
• Использование робастных признаков для низкокачественных изображений. libeldoc.bsuir.by
• Подавление размытия. libeldoc.bsuir.by
• Использование единого пространства для робастных признаков к высокому и низкому разрешению. libeldoc.bsuir.by
• Дистилляция знаний. habr.com Идея метода в том, что тяжёлую и качественную модель учителя используют для обучения более легковесной модели студента, которая учится работать с изображениями плохого качества. habr.com
• Аугментации и трюки. habr.com Подходы помогают сделать модель более устойчивой к изображениям низкого качества. habr.com Например, в качестве аугментаций можно использовать сжатия с потерями. habr.com

Комбинация моделей распознавания лиц с технологиями улучшения качества изображений позволяет создавать системы высокой точности. science.kuzstu.ru