多流形耦合映射下的低分辨人脸识别

• 作者: 张凯兵 郑冬冬
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 666-672
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2019.06.013

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张凯兵	西安工程大学电子信息学院	18	70	5.0	8.0
2	郑冬冬	西安工程大学电子信息学院	2	1	1.0	1.0