【摘 要】
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针对低分辨率人脸图像识别率较低的问题,提出了一种利用识别特征的超分辨率重建得到低分辨率人脸图像在高分辨率空间对应的识别特征的方法。基于流形学习的理论,认为高低分辨
【基金项目】
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中国自然科学基金(60703003,60641002)
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针对低分辨率人脸图像识别率较低的问题,提出了一种利用识别特征的超分辨率重建得到低分辨率人脸图像在高分辨率空间对应的识别特征的方法。基于流形学习的理论,认为高低分辨率人脸图像的识别特征是由共同的内在结构生成的,利用典型相关分析增强高低分辨率人脸图像识别特征邻域关系的一致性,以更好地满足邻域重构思想的假设;在典型相关分析变换得到的相关子空间内利用邻域重构获得测试低分辨率人脸图像对应的高分辨率人脸图像识别特征,最后利用此特征识别人脸。实验表明,本文方法所得识别率受图像分辨率大小影响较小,所得识别率较高。
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