最坏分离的联合分辨率判别分析

• 作者: 杨磊磊 陈松灿
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 联合分辨率 线性判别分析 最坏分离 平均紧性
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 1386-1394
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 4632字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004593

摘要

现实中,常需辨识低分辨率(low-resolution,简称LR)图像(如监控系统所捕捉的人脸),但相比通常的高(high-resolution,简称HR)或超(super-resolution,简称SR)分辨率图像而言,其含有相对较少的判别信息,致使通常的子空间学习算法,如结合主成分分析(principal components analysis,简称PCA)的线性判别分析(linear discriminant analysis,简称LDA)难以获得理想的识别效果.为了缓和该问题,最近所提出的联合判别分析(如SDA)借助与低分辨率相配对的高分辨率图像辅助设计LR图像分类器.在SDA的实现中,其采用了类似LDA的平均散度定义,使SDA遗传了LDA在投影时难以使相对靠近的类充分分离的问题.为了克服该不足,提出了针对LR图像识别的最坏分离的联合分辨率判别分析(worst-separated couple-resolution discriminant analysis,简称WSCR),从而使:(1)LR和HR投影到同一低维子空间;(2)投影后的最小类间隔最大化.实验结果表明:与SDA相比,WSCR更适用于低分辨率的图像识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈松灿	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	120	1370	19.0	32.0
2	杨磊磊	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	1	9	1.0	1.0