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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2021.tde-16122021-182010
Documento
Autor
Nome completo
Antonio Augusto Abello
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2021
Orientador
Banca examinadora
Hirata Junior, Roberto (Presidente)
Gomes, David Menotti
Wang, Zhangyang
Título em inglês
Two studies on Convolutional Neural Networks sensibility to resolution
Palavras-chave em inglês
Deep learning
Face recognition
Super resolution
Resumo em inglês
Convolutional Neural Networks (CNNs) recently became the state-of-the-art for various Computer Vision tasks. However, for reasons not completely understood, they are very sensitive to low resolution images. This can be troublesome as real life applications such as automated driving or surveillance can not use high resolution sensors. In this work we perform two studies on this subject matter: on the first we empirically study the effect of resolution loss and image restoration algorithms on a Face Recognition model. On the second, we study the high frequency bias hypothesis, one of the current possible explanations for CNNs sensitivity. We are able to develop new techniques for image restoration that better deal with the low resolution recognition problem and advance the understanding of the high frequency bias in CNNs.
Título em português
Dois estudos sobre a sensibilidade de Redes Neurais Convolucionais à resolução
Palavras-chave em português
Deep learning
Reconhecimento facial
Super-resolução
Resumo em português
Redes Neurais Convolucionais (CNNs) recentemente se tornaram o estado-da-arte em várias áreas de Visão Computacional (CV). No entanto, por razões não completamente conhecidas, elas são bastante sensíveis à imagens de baixa resolução. Isso pode se tornar um problema para aplicações no mundo real, uma vez que para casos como o de vigilância ou direção automatizada nem sempre sensores de alta resolução podem ser utilizados. Neste trabalho conduzimos dois estudos sobre esse assunto: no primeiro estudamos empíricamente o efeito de perda de resolução e do uso de algoritmos de restauração de imagens em um modelo de Reconhecimento Facial (FR). No segundo, estudamos a hipótese do viés para altas frequências, uma das possíveis explicações para a sensibilidade de CNNs. No trabalho conseguimos desenvolver novas técnicas de restauração que ajudam melhor no problema de reconhecimento em baixa resolução e aprofundamos o entendimento atual sobre viés para altas frequências em CNNs.
 
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tese_Abello.pdf (7.79 Mbytes)
Data de Publicação
2022-02-09
 
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