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J-GLOBAL ID：201202292512736600   整理番号：12A0236582

超低分解能顔認識問題

Very Low Resolution Face Recognition Problem

著者 (2件)： ZOU Wilman W. W. (Hong Kong Baptist Univ., HKG) ,  YUEN Pong C. (Hong Kong Baptist Univ., HKG)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 21  号： 1  ページ： 327-340  発行年： 2012年01月 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 監視カメラが多用されるに従い,顔認識技術に対する要求が高度化している。ここでは,超低解像度の顔認識問題を明らかにし,議論した。この問題を解くために,区分的線形回帰モデルを使い,新規な関連性ベースのスーパー分解能を提案した。これに基づき,良好な視覚品質応用を目的に,高分解能画像空間での誤差を測定する新しいデータ制約を考案し,関連性学習ベースのスーパー分解能を提案した。マシンベースの顔認識応用に対して,識別制約を設計し,新しいデータ制約と統合した識別スーパー分解能を提案した。画像データベースを用いた実験結果により,提案手法は従来のスーパー分解能アルゴリズムよりも視覚品質の観点で優れた性能であることが実証された。

シソーラス用語： *物体認識 ,  画像処理 ,  カメラ ,  折れ線近似 ,  *回帰モデル ,  解析モデル ,  数値計算 ,  性質 ,  高分解能 ,  品質 ,  学習アルゴリズム ,  誤差解析 ,  制約条件 ,  画像データベース
準シソーラス用語： 監視カメラ ,  関連性 ,  *顔認識 ,  区分的線形化法 ,  視覚品質 ,  *低分解能

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 低分解能 ,  顔認識