Abstract-Praktiska ansiktsigenkänningssystem konfronteras ibland med lågupplösta ansiktsbilder. Traditionella tvåstegsmetoder löser detta problem genom att använda superupplösning (SR). Dessa metoder har dock vanligtvis begränsad prestanda eftersom målet för SR inte är helt överensstämmande med den för ansiktsigenkänning. Dessutom är tidskrävande sofistikerade SR-algoritmer inte lämpliga för realtidstillämpningar. För att undvika dessa begränsningar föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för LR-ansiktsigenkänning utan någon förbehandling av SR. Vår metod baserad på kopplade kartläggningar (CMs), projicerar ansiktsbilder med olika upplösningar i ett enhetligt funktionsutrymme som gynnar uppgiften klassificering. Dessa CMs lärs genom att optimera den objektiva funktionen för att minimera skillnaden mellan korrespondenserna (dvs. bild med låg upplösning och dess högupplösta motsvarighet). Inspirerade av lokalitetsbevarande metoder för dimensionsminskning introducerar vi en straffviktsmatris i vår objektiva funktion. Vår metod förbättrar igenkänningsprestandan avsevärt. Slutligen utför vi experiment på allmänt tillgängliga databaser för att verifiera effektiviteten av vår algoritm.
I Ref föreslogs ett inlärningsbaserat tillvägagångssätt för att förbättra prestandan för ansiktsigenkänning med låg upplösning med hjälp av lokala kartläggningar.
Low-Resolution Face Recognition via Coupled Locality Preserving Mappings
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}