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统一域适应到同时判别分析:一种单样本/人的低分辨率人脸识别方法( Unifying Domain Adaptation into Simultaneous Discriminant Analysis: A Method for Low-Resolution Face Recognition with Single Sample Per Person )
Yongjie Chu Cheng Su Lindu Zhao
在一些实际应用中，如执法，要求仅利用高分辨率(HR)轮廓人脸图像来找出一张LR人脸图像的真实身份。这导致了LR人脸识别的单一样本每人(SSPP)。由于LR图像和HR图像之间难以直接匹配，同时也很难从SSPP中发现差异，因此基于SSPP的LR人脸识别是一个很有挑战性的问题。为了解决这一问题，我们在同时判别分析(SDA)的基础上，引入了一个每人包含多个样本的辅助数据集（源域），并将域自适应引入到耦合映射的学习中。该方法将源域和目标域的判别分析以及源域和目标域之间的域自适应统一到一个框架中，产生增强的SDA。在该框架中，减少了分布失配，同时利用源域和目标域中的信息学习耦合映射。在LFW和SC人脸数据库上对增强型SDA进行了广泛的评价，结果表明增强型SDA在单样本人脸识别中是有效的。
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