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J-GLOBAL ID：201702260405851857   整理番号：17A0756152

半結合局所性制約表現による超低分解能顔認識【Powered by NICT】

Very Low-Resolution Face Recognition via Semi-Coupled Locality-Constrained Representation

著者 (5件)： Lu Tao ,  Yang Wei ,  Zhang Yanduo ,  Li Xiaolin ,  Xiong Zixiang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICPADS  ページ： 362-367  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非常に低分解能(VLR)画像における認識タスクである適切な識別情報の欠如のために高分解能よりもより挑戦的な(HR)。以前のVLRとHR結合学習方式は表現と特徴の弁別能力の両方を制限している。本研究では,著者らは,特徴的な表現とVLRとHR特徴の間の写像関係を同時に学習するように半結合局所性制約付き表現(SLR)アプローチを提案した。VLRとHR局所多様体構造は共に,表現中にコードされているが,学習済みマッピング関数はVLR特徴を変換HRにによる多様体一貫性を改善する。resolutionrobust特徴は,スパース表現ベース分類器(SRC)に供給面ラベルを予測した。提案したアルゴリズムは,多くの最新のVLR認識アルゴリズムよりも優れた性能を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像 ,  写像 ,  *局所性 ,  アルゴリズム ,  多様体 ,  高分解能 ,  学習
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  スパース表現 ,  識別子 ,  *低分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 局所性 ,  制約 ,  表現 ,  低分解能 ,  顔認識