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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.10 No.2
- 발행연도
- 2015.3
- 수록면
- 659 - 669 (11page)
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Face Recognition assumes much significance in the context of security based application. Normally, high resolution images offer more details about the image and recognizing a face from a reasonably high resolution image would be easier when compared to recognizing images from very low resolution images. This paper addresses the problem of recognizing faces from a very low resolution image whose size is as low as 8× 8. With the use of CCTV(Closed Circuit Television) and with other surveillance camera-based application for security purposes, the need to overcome the shortcomings with very low resolution images has been on the rise. The present day face recognition algorithms could not provide adequate performance when employed to recognize images from VLR images. Existing methods use super-resolution (SR) methods and Relation Based Super Resolution methods to construct from very low resolution images. This paper uses a learning based super resolution method to extract and construct images from very low resolution images. Experimental results show that the proposed SR algorithm based on relationship learning outperforms the existing algorithms in public face databases.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Porposed Method
4. Experiments
5. Conclusion
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - S. Baker / 2002 / Limits onn super-resoluution and how to break them / IEEE Traans. Pattern AAnal. Mach. Inttell 24 (9) : 1677 ~ 1183
2. [학술지(정기간행물)] - A. Chakrabarti / 2007 / Super-resolution of face images uusing kernel PPCA-based prior / IEEE Trans. Multimedia 9 (4) : 888 ~ 892
3. [학술대회논문] - G. Cristóbal / 2008 / guez, uperresolution imaging: A survey of current techniques / Proc. Adv. Signal Process. Algorithms, rchitectures, Implementations XVIII 7074 : 0C1 ~ 0C18
4. [학술지(정기간행물)] - W. Freeman / 2000 / Learning low-level vision / Int. J. Comput. Vis 40 (1) : 25 ~ 47
5. [학술지(정기간행물)] - W. Gao / 2008 / The CAS-PEAL large- scale Chinese face database and baseline evaluations / IEEE Trans. Syst., Man, Cybern A, Syst., Humans 38 (1) : 149 ~ 161
2. [학술지(정기간행물)] - A. Chakrabarti / 2007 / Super-resolution of face images uusing kernel PPCA-based prior / IEEE Trans. Multimedia 9 (4) : 888 ~ 892
3. [학술대회논문] - G. Cristóbal / 2008 / guez, uperresolution imaging: A survey of current techniques / Proc. Adv. Signal Process. Algorithms, rchitectures, Implementations XVIII 7074 : 0C1 ~ 0C18
4. [학술지(정기간행물)] - W. Freeman / 2000 / Learning low-level vision / Int. J. Comput. Vis 40 (1) : 25 ~ 47
5. [학술지(정기간행물)] - W. Gao / 2008 / The CAS-PEAL large- scale Chinese face database and baseline evaluations / IEEE Trans. Syst., Man, Cybern A, Syst., Humans 38 (1) : 149 ~ 161
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