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多流形耦合映射下的低分辨人脸识别

论文摘要

探讨低分辨人脸识别中如何保持高低分辨率人脸图像特征在公共特征子空间的一致性问题。基于耦合映射方法,联合利用高低分辨率人脸图像的局部流形几何结构信息与标签信息,增强耦合映射关系矩阵的判别能力和可分性,使得相同类别的高低分辨率人脸图像在公共特征子空间中的距离应尽可能接近,而不同类别的高低分辨率人脸图像之间的距离应尽可能疏远。在3个标准人脸库中对提出方法的有效性进行了验证。实验结果表明,该方法在不同的特征维度、Rank级别和分辨率下较同类方法均有明显地提升,具有较好地应用潜能。

论文目录

  • 0引言
  • 1 理论基础
  •   1.1 问题描述
  •   1.2 多流形耦合映射
  • 2 结果比较与分析
  •   2.1 人脸库设置
  •   2.2 特征维度比较与分析
  •   2.3 Rank比较与分析
  •   2.4 分辨率比较与分析
  •   2.5 参数设置对识别效果的影响分析
  • 3 结 语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 郑冬冬,张凯兵

    关键词: 低分辨人脸识别,耦合映射,流形学习,公共特征子空间,标签信息

    来源: 西安工程大学学报 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 西安工程大学电子信息学院

    基金: 国家自然科学基金面上项目(61971339),陕西省科技厅自然科学基础研究重点项目(2018JZ6002),西安工程大学博士科研启动基金(BS1616)

    分类号: TP391.41

    DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2019.06.013

    页码: 666-672

    总页数: 7

    文件大小: 1140K

    下载量: 93

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/5d55b47de2f2f3555e259a1c.html