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公开(公告)号：CN106056067B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610364643.3
申请日：2016-05-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无对应关系条件下基于对应关系预测的低分辨率人脸识别算法（CRPFR)：首先是一一对应关系的确定，对高低分辨率图像进行训练，同一幅图像在高分辨率空间中与其他类图像的结构与在低分辨率空间中的结构是相似的，通过比对高低分率图像的特征向量来辨别它们是否具有对应关系；其次，将高低分辨率图像投影到一致的特征空间，在特征空间中采用最近邻分类器进行分类，保持类内聚拢、类间分散的整体结构，根据已经求得的一一对应关系和类别信息控制特征空间的结构，目标是求得能够满足特征空间结构的一对高低投影矩阵。与传统的低分辨率人脸识别算法相比，本发明在无对应关系的条件下取得了更优的效果。
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公开(公告)号：CN106056067A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610364643.3
申请日：2016-05-27
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00288 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种无对应关系条件下基于对应关系预测的低分辨率人脸识别算法（CRPFR)：首先是一一对应关系的确定，对高低分辨率图像进行训练，同一幅图像在高分辨率空间中与其他类图像的结构与在低分辨率空间中的结构是相似的，通过比对高低分率图像的特征向量来辨别它们是否具有对应关系；其次，将高低分辨率图像投影到一致的特征空间，在特征空间中采用最近邻分类器进行分类，保持类内聚拢、类间分散的整体结构，根据已经求得的一一对应关系和类别信息控制特征空间的结构，目标是求得能够满足特征空间结构的一对高低投影矩阵。与传统的低分辨率人脸识别算法相比，本发明在无对应关系的条件下取得了更优的效果。
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