作者：赵明华; 游志胜; 赵永刚; 吕学斌多尺度模型应用映射关系高分辨率图像人脸识别系统小波分解原始图像图像估计低分辨率识别处理参数确定模型参数目标图像模型估计自回归训练集鲁棒性信息测试接近
摘要：考虑图像的近似信息和细节信息,提出了推广的线性尺度自回归(GLSA)多尺度模型.首先利用该模型建立不同尺度图像间的映射关系;其次使用原始图像及其小波分解结果得到模型中的参数以确定这种映射关系;最后根据该映射关系由低分辨率图像估计高分辨率图像.将该模型用于人脸识别处理,通过比较被测试图像的模型参数和训练集图像的模型参数确定被测试图像的类别.实验结果表明,使用GLSA模型估计得到的图像更加接近目标图像,以该模型为基础的人脸识别系统对光照的鲁棒性较强.
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