图片质量评估论文 | 无监督SER-FIQ | CVPR2020

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• 论文名称：SER-FIQ: Unsupervised Estimation of Face Image Quality Based on Stochastic Embedding Robustness
• 论文连接：https://arxiv.org/abs/2003.09373

0 综述

这多是我看CVPR论文中，惟一一个5分钟就看完原理的论文了，简单有趣。这一篇文章是CVPR2020的与图像质量评估相关的文章，总体思想比较新颖，并且是无监督的方式，感受构思不错，我要好好读读这一篇。

1 细节

人脸质量评估的目的是评估一我的脸图片与面部识别算法的适用性，什么是高质量的人脸图片？不是看的清晰的，而是能够正确被面部识别算法识别的。

基于这种思想，计算人脸识别算法的随机子网络的输出的方差，获得图片的鲁棒性，从而反应图片的质量，以下图：

上图中的随机子网络，其实就是dropout实现的全链接层，因此要求人脸识别模型中必须包含dropout层。

做者对于每一个图片，随机构建了m个随机子网络，而后对m个输出计算方差。咱们用数学来表示这m个随机子网络的输出：

\(X(I)=\{x_s\}, s \in {1,2,...,m}\)

其中I表示原始图像，m为随机子网络的数量，\(s_m\)表示第m个随机子网络，输入I的时候的输出。

那么咱们用下面的公式来计算图像I的quality score：

这样质量分数是在0和1之间的一个数字。

这个流程图也很简单，跟咱们刚才说的同样。

2 总结

上图是一个实验结果图，不一样模型的之间的对比。论文后面用大量篇幅在各类人面识别模型和数据集上作实验和对比，这里就很少描述了。回头有机会，这个方法能够试一试，简单又有意思。