一种应用于人脸识别的超分辨率方法.pdf

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1、第40卷第4期计算机工程2014年4月Vb1．40NO．4ComputerEngineeringApril2014·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2014)04—0214—04文献标识码：A中图分类号：TP18一种应用于人脸识别的超分辨率方法夏苏娜，马小虎(苏州大学计算机科学与技术学院，江苏苏州215006)摘要：为提高局部保持投影(LPP)在人脸图像超分辨率中的适用性，在LPP中引入典型相关分析(CCA)，提出一种相关性增强的局部保持投影方法(CELPP)。CELPP用于提

2、取高分辨率图像与低分辨率图像特征，根据关系学习建立低分辨率图像特征与高分辨率图像特征之间的映射变换，输入低分辨率图像，通过CELPP特征提取和关系映射，得到高分辨率图像，并将其用于人脸识别。对人脸库ORL和Yale进行的实验结果表明，该方法同时考虑了高分辨率图像与低分辨率图像的相似性及同类图像的局部结构性，在基于人脸识别的超分辨率应用中优于LPP和CCA。关键词：超分辨率；局部保持投影；典型相关分析；相关性增强的局部保持投影；关系学习ASuper-resolutionMethodAppliedt

3、oFaceRecognitionXIASu-na．MAXiao-hu(SchoolofComputerScienceandTechnology,SoochowUniversity,Suzhou215006，China)[Abstract]ToenhancetheapplicabilityofLocalityPreservingProjections(LPP)insuper—resolutionoffaceimages，thispaperproposesanimprovedmethod，Corre

4、lationEnhancedLocalityPreservingProjection(CELPP)，whichintroducesthemethodofCanonicalCorrelationAnalyses(CCA)intoLPRCELPPisusedforfeatureextraction，andrelationshiplearningisusedtobuildabridgeforthetransformationofhighresolutionimagesandlowresolutioni

5、mages．Enteringlowresolutionimages，throughCELPPfeatureextractionandmappingtransformation，thehighresolutionimage~areachievedandusedforfacerecognition．ExperimentalresultsofORLandYaledatabasesshowthatCELPPisbetterthanLPPandCCAinsuper-resolutionapplicatio

6、nsbecauseCELPPconsidersthesimilarityofhighresolutionimagesandlowresolutionimages，andthelocalstructureofthesameclassimages．[Keywords】super-resolution；LocalityPreservingPr0jecti0ns(LPP)；CanonicalCorrelationAnalysis(CCA)；CorelationEnhancedLocalityPreser

7、vingprojections(cELPP)；relationshiplearningDOh10．3969／j．issn．1000—3428．2014．04．041献[3]提出基于Bayesian的两步法构造虚幻脸，文献[4-5]1概述通过典型相关关系对其改进，效果更为明显。由于高分辨近年来，由于人脸在视屏监控、安全验证系统与人机率图像与低分辨率图像有着相似的几何结构和流形结构，交互系统等方面的巨大应用前景，人脸识别领域的研究取文献[6]提出的领域嵌入的方法和文献【7]的稀疏表示方法得了迅速发展

8、，人脸识别技术已成为了当前模式识别和人也有着重要的应用前景。工智能领域的一个研究热点。为确保在人脸图像采集设备局部保持投影(LocalityPreservingProjections，LPP)较落后或外界环境因素影响较大的情况下，仍能得到清晰是当前较为流行的一种人脸图像投影方法，它不仅能够保的人脸图像，基于人脸图像的超分辨率技术得到了广泛的持原始数据的非线性流形结构，还避免了一般非线性方法应用。难以获得新样本点低维投影这一缺陷。典型相关分析基于人脸图像的超分辨率技术，是指输入一幅或多幅(Cano