基于RankList的面部识别系统的未来方向
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究探讨了在面部识别中，传统的RankList方法在高质量与低质量图像比较中的不足。通过合理的Logit-Cohort Selection (LoCoS)方法，我们将当前先进的DaliFace网络的logits应用于RankList方法中，显著提升了其性能。实验结果表明，该方法为处理多样化图像质量的面部识别任务奠定了基础。
研究分析了RankList方法在不同图像质量下的面部识别不足。通过Logit-Cohort Selection (LoCoS)方法，将DaliFace网络的logits应用于RankList，显著提升了性能，为处理多样化图像质量的面部识别任务提供了基础。
