临菲信息技术港

      人脸识别可以自动识别或验证一个人的身份，如今已经在智能手机上广泛应用。但人脸识别 仍然存在挑战，包括在非受控环境下的低分辨率 图像的 识别和图像伪影下 的识别。

      低分辨人脸 识别（ Low Resolution Face Recognition）是以低分辨率图像进行人脸人别 ，其像素 32×32或以下（有人也称为极低分辨率） 。低分辨率人脸图像一般来自非受控环境，除了低分辨率外，人脸识别技术还 面临光照、比例、视点、部分遮挡和图像质量变化的挑战。

      非受控场景下的人脸识别，有时也称为“ 野外人脸识别 face recognition in the wild 近年来已经 取得了显著的进展 ，其 流行的基准数据库 有： LFW、 YTF和 CelebA等。 如今，在这些数据集中，即使在实时限制条件下（每秒 30帧以上），也有可能获得 96%以上的识别准确率。

      监控场景下的低分辨率人脸识别当前还是 一个 比较 小的研究领域， 其 数据集 有限，主要有 SCface、Point and Shoot、 IJB S、 UCCSface、 QMUL Survface和 QMUL Tinyface，它们是 无约束极低分辨率人脸识别的可用基准数据集。

      本文首先介绍3种流行的非受控场景人脸识别数据集 (LFW、 YTF和 CelebA)，然后介绍上述 6种低分辨

率人脸数据集。

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