Published January 1, 2021
| Version v1
Publication
Open
A Study on the Performance of Unconstrained Very Low Resolution Face Recognition: Analyzing Current Trends and New Research Directions
Creators
- 1. Tecnológico de Monterrey
- 2. Advanced Technologies Application Center
Description
In the past decade, research in the face recognition area has advanced tremendously, particularly in uncontrolled scenarios (face recognition in the wild). This advancement has been achieved partly due to the massive popularity and effectiveness of deep convolutional neural networks and the availability of larger unconstrained datasets. However, several face recognition challenges remain in the context of very low resolution homogeneous (same domain) and heterogeneous (different domain) face recognition. In this survey, we study the seminal and novel methods to tackle the very low resolution face recognition problem and provide an in-depth analysis of their design, effectiveness, and efficiency for a real-time surveillance application. Furthermore, we analyze the advantage of employing deep learning convolutional neural networks, while presenting future research directions for effective deep learning network design in this context.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
في العقد الماضي، تقدمت الأبحاث في مجال التعرف على الوجوه بشكل كبير، لا سيما في السيناريوهات غير المنضبطة (التعرف على الوجوه في البرية). وقد تحقق هذا التقدم جزئيًا بسبب الشعبية الهائلة للشبكات العصبية الالتفافية العميقة وفعاليتها وتوافر مجموعات بيانات أكبر غير مقيدة. ومع ذلك، لا تزال هناك العديد من تحديات التعرف على الوجوه في سياق التعرف على الوجوه متجانسة الدقة منخفضة للغاية (نفس المجال) وغير متجانسة (مجال مختلف). في هذا الاستطلاع، ندرس الأساليب الأساسية والجديدة لمعالجة مشكلة التعرف على الوجوه منخفضة الدقة وتقديم تحليل متعمق لتصميمها وفعاليتها وكفاءتها لتطبيق المراقبة في الوقت الفعلي. علاوة على ذلك، نقوم بتحليل ميزة استخدام الشبكات العصبية الالتفافية للتعلم العميق، مع تقديم اتجاهات البحث المستقبلية لتصميم شبكة التعلم العميق الفعالة في هذا السياق.Translated Description (French)
Au cours de la dernière décennie, la recherche dans le domaine de la reconnaissance faciale a considérablement progressé, en particulier dans des scénarios incontrôlés (reconnaissance faciale dans la nature). Cette avancée a été réalisée en partie grâce à la popularité et à l'efficacité massives des réseaux de neurones convolutifs profonds et à la disponibilité de plus grands ensembles de données sans contrainte. Cependant, plusieurs défis de reconnaissance faciale subsistent dans le contexte d'une reconnaissance faciale homogène (même domaine) et hétérogène (domaine différent) de très faible résolution. Dans cette enquête, nous étudions les méthodes novatrices et novatrices pour résoudre le problème de reconnaissance faciale à très faible résolution et fournissons une analyse approfondie de leur conception, de leur efficacité et de leur efficience pour une application de surveillance en temps réel. En outre, nous analysons l'avantage d'utiliser des réseaux neuronaux convolutionnels d'apprentissage profond, tout en présentant les futures orientations de recherche pour une conception efficace du réseau d'apprentissage profond dans ce contexte.Translated Description (Spanish)
En la última década, la investigación en el área del reconocimiento facial ha avanzado enormemente, particularmente en escenarios no controlados (reconocimiento facial en la naturaleza). Este avance se ha logrado en parte debido a la popularidad masiva y la efectividad de las redes neuronales convolucionales profundas y la disponibilidad de conjuntos de datos sin restricciones más grandes. Sin embargo, varios desafíos de reconocimiento facial permanecen en el contexto del reconocimiento facial homogéneo (mismo dominio) y heterogéneo (dominio diferente) de muy baja resolución. En esta encuesta, estudiamos los métodos seminales y novedosos para abordar el problema del reconocimiento facial de muy baja resolución y proporcionamos un análisis en profundidad de su diseño, efectividad y eficiencia para una aplicación de vigilancia en tiempo real. Además, analizamos la ventaja de emplear redes neuronales convolucionales de aprendizaje profundo, al tiempo que presentamos futuras direcciones de investigación para el diseño efectivo de redes de aprendizaje profundo en este contexto.Files
09432821.pdf.pdf
Files
(245 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:4c7f0b404b3c1ae90b9331bc24962d73
|
245 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- دراسة حول أداء التعرف على الوجوه غير المقيد منخفض الدقة للغاية: تحليل الاتجاهات الحالية واتجاهات البحث الجديدة
- Translated title (French)
- A Study on the Performance of Unconstrained Very Low Resolution Face Recognition : Analyzing Current Trends and New Research Directions
- Translated title (Spanish)
- Un estudio sobre el rendimiento del reconocimiento facial sin restricciones de muy baja resolución: análisis de las tendencias actuales y las nuevas direcciones de investigación
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3161455308
- DOI
- 10.1109/access.2021.3080712
References
- https://openalex.org/W1425104224
- https://openalex.org/W1578352865
- https://openalex.org/W1747367457
- https://openalex.org/W1791560514
- https://openalex.org/W1834627138
- https://openalex.org/W1919542679
- https://openalex.org/W1967482855
- https://openalex.org/W1968112912
- https://openalex.org/W1981341515
- https://openalex.org/W1982048725
- https://openalex.org/W1987017523
- https://openalex.org/W2007146377
- https://openalex.org/W2015065853
- https://openalex.org/W2015497428
- https://openalex.org/W2019464758
- https://openalex.org/W202971408
- https://openalex.org/W2033419168
- https://openalex.org/W2035830871
- https://openalex.org/W2046033161
- https://openalex.org/W2055444136
- https://openalex.org/W2055492845
- https://openalex.org/W2071266191
- https://openalex.org/W2081691595
- https://openalex.org/W2096027770
- https://openalex.org/W2098693229
- https://openalex.org/W2102544846
- https://openalex.org/W2114380981
- https://openalex.org/W2119605622
- https://openalex.org/W2121058967
- https://openalex.org/W2121647436
- https://openalex.org/W2136499149
- https://openalex.org/W2145287260
- https://openalex.org/W2151103935
- https://openalex.org/W2153288431
- https://openalex.org/W2154823510
- https://openalex.org/W2164598857
- https://openalex.org/W2165731615
- https://openalex.org/W2168380057
- https://openalex.org/W2194775991
- https://openalex.org/W2300242332
- https://openalex.org/W2325939864
- https://openalex.org/W2440438634
- https://openalex.org/W2476548250
- https://openalex.org/W2503339013
- https://openalex.org/W2507235960
- https://openalex.org/W2515770085
- https://openalex.org/W2520774990
- https://openalex.org/W2530367476
- https://openalex.org/W2554173462
- https://openalex.org/W2613061733
- https://openalex.org/W2618939455
- https://openalex.org/W2726947518
- https://openalex.org/W2752042386
- https://openalex.org/W2784225224
- https://openalex.org/W2790757012
- https://openalex.org/W2792481260
- https://openalex.org/W2864283861
- https://openalex.org/W2883780447
- https://openalex.org/W2888840793
- https://openalex.org/W2889360667
- https://openalex.org/W2898408087
- https://openalex.org/W2899282387
- https://openalex.org/W2901505625
- https://openalex.org/W2906849538
- https://openalex.org/W2909216564
- https://openalex.org/W2911303748
- https://openalex.org/W2912990735
- https://openalex.org/W2938076880
- https://openalex.org/W2941609709
- https://openalex.org/W2941841895
- https://openalex.org/W2952841512
- https://openalex.org/W2963102887
- https://openalex.org/W2963122961
- https://openalex.org/W2963125010
- https://openalex.org/W2963163009
- https://openalex.org/W2963182372
- https://openalex.org/W2963470893
- https://openalex.org/W2963568027
- https://openalex.org/W2963976704
- https://openalex.org/W2964167901
- https://openalex.org/W2966661
- https://openalex.org/W2969985801
- https://openalex.org/W2979639244
- https://openalex.org/W2981836045
- https://openalex.org/W2982083293
- https://openalex.org/W2982243647
- https://openalex.org/W2984737709
- https://openalex.org/W2985380233
- https://openalex.org/W2989327462
- https://openalex.org/W2989613532
- https://openalex.org/W2998039742
- https://openalex.org/W3011005573
- https://openalex.org/W3016917092
- https://openalex.org/W3034552680
- https://openalex.org/W3099206234
- https://openalex.org/W3101998545
- https://openalex.org/W3103152812
- https://openalex.org/W3104792420
- https://openalex.org/W3120488063
- https://openalex.org/W3124566594