人脸图像质量评价 SER

论文：“SER-FIQ: Unsupervised Estimation of Face Image Quality Based on Stochastic Embedding Robustness”

通过dropout实现网络的不同变体，利用不同变体提取特征的稳定性，来评价图像的质量。

比如dropout=0.5，m=10：

1、随机把嵌入前一层一半的激活清0，剩下的一半乘以2，再提取嵌入（即特征）。

2、把1做10次，得到10个嵌入。

3、计算2中两两的距离，平均值越小，质量越好。

这里的质量好坏仅指是否有利于后续的人脸识别。

FMR指误报率，FNMR指漏报率。

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