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👩 Facial Image Compression System based on deep learning.

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FIC - Facial Image Compression System

基于深度特征辅助的人脸图像压缩系统应用

首页.jpeg

针对需要同时存储人脸特征与人脸原图的应用场景,本项目设计了一套基于基于深度特征辅助的人脸图像压缩系统,在支持使用人脸特征完成人脸识别等下游任务的同时,在图像压缩方面取得了优于 JPEG 压缩原图的效果。

算法模型架构基于 Shurun Wang 等人于 2019 IEEE 提出的论文 Scalable Facial Image Compression with Deep Feature Reconstruction 进行复现。

SFIC.png

本系统基于该算法模型搭建一整套前后端应用,具备通过互联网提供算法服务的能力。

项目结构

  • algorithm - 基于 Pytorch 的算法模块
  • backend - 基于 Flask 的后端模块
  • frontend - 基于 Vue 的前端模块

另外需要 Nginx 进行静态资源代理以及后端服务的反向代理实现部署

人脸图像压缩系统.png

子模块结构与文件的对应关系请参考各个子模块根目录下的 README 文件

功能实现

  • 人脸图像自动裁切归一化
  • 人脸特征提取
  • 人脸图像压缩
  • 人脸图像解压
  • 算法效果对比(与 JPEG)
  • 支持多种压缩等级
  • 重建效果预览
  • 算法演算过程图展示
  • 图像相关指标评价

效果预览

算法效果

对于面向人脸识别等任务的人脸特征进行重建的效果:

人脸重建.png

压缩过程例图:

压缩过程与效果样例.jpg

深度学习方法与 JPEG 方法在相近 bpp 条件下的 PSNR 比较:

lambda对比.jpg

bpp-psnr.png

前端交互演示

效果演示页:文件上传 -> 选择不同的压缩参数 -> 查看结果

鼠标放置于图片上时,会展示原始图像

Demo.gif

图像压缩页:文件上传 -> 下载结果

Compress.gif

图像解压页:上传压缩文件 -> 下载还原图

Decompress.gif

其他