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题名最坏分离的联合分辨率判别分析
被引量：10
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作者
杨磊磊
陈松灿
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1386-1394,共9页
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基金
国家自然科学基金(61170151)
教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20133218110032)
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文摘
现实中,常需辨识低分辨率(low-resolution,简称LR)图像(如监控系统所捕捉的人脸),但相比通常的高(high-resolution,简称HR)或超(super-resolution,简称SR)分辨率图像而言,其含有相对较少的判别信息,致使通常的子空间学习算法,如结合主成分分析(principal components analysis,简称PCA)的线性判别分析(linear discriminant analysis,简称LDA)难以获得理想的识别效果.为了缓和该问题,最近所提出的联合判别分析(如SDA)借助与低分辨率相配对的高分辨率图像辅助设计LR图像分类器.在SDA的实现中,其采用了类似LDA的平均散度定义,使SDA遗传了LDA在投影时难以使相对靠近的类充分分离的问题.为了克服该不足,提出了针对LR图像识别的最坏分离的联合分辨率判别分析(worst-separated couple-resolution discriminant analysis,简称WSCR),从而使:(1)LR和HR投影到同一低维子空间;(2)投影后的最小类间隔最大化.实验结果表明:与SDA相比,WSCR更适用于低分辨率的图像识别.
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关键词
联合分辨率
线性判别分析
最坏分离
平均紧性
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Keywords
couple-resolution
linear discriminant analysis
the worst-separation
the average-compactness
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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