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基于凸优化和核学习的人脸超分辨与识别

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基于凸优化和核学习的人脸超分辨与识别
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
1 Introduction第8-20页
  1.1 Face Hallucination第8-13页
    · Background第8-10页
    1.1.2 Face Hallucination Process第10页
    1.1.3 Face Hallucination Algorithms第10-13页
  1.2 Face Recognition第13-18页
    · Background第13-14页
    1.2.2 Face Recognition Process第14-16页
    1.2.3 Face Recognition Algorithms第16-18页
  1.3 Thesis Organization第18-20页
2 Position-patch based Face Hallucination Using Convex Optimization第20-34页
  · Introduction第20-21页
  2.2 Related Works第21-26页
    2.2.1 Example-based Image Super-resolution第21-22页
    2.2.2 Hallucinating Face by Eigentransformation第22-23页
    2.2.3 Super-resolution through Neighbor Embedding第23-24页
    2.2.4 Hallucinating Face by Position-patch第24-26页
  · Methods第26-29页
  · Results第29-32页
  · Conclusion第32-34页
3 Face Recognition via Kernel Nearest Subspace第34-46页
  · Introduction第34-36页
  3.2 Kernel Empirical Mapping第36-37页
  · Methods第37-40页
  · Results第40-43页
    3.4.1 Evaluations on UCI Data Sets第40-42页
    3.4.2 Evaluations on Face Data Sets第42-43页
  · Conclusion第43-46页
4 Robust Face Recognition Using Retinex Theory and Kernel Nearest Subspace第46-60页
  · Introduction第46-48页
  4.2 Retinex Theory第48-50页
  · Methods第50-53页
    4.3.1 Illumination Normalization第50-52页
    4.3.2 Face Recognition第52-53页
  · Results第53-59页
    4.4.1 Evaluation on CMU PIE database第54-57页
    4.4.2 Evaluation on Extended Yale B database第57-58页
    4.4.3 Evaluation on AR database第58-59页
  · Conclusion第59-60页
5 Discussion第60-62页
  5.1 Thesis Summary第60页
  5.2 Work Prospect第60-62页
Appendix A Face Hallucination System第62-64页
References第64-70页
致谢第70-72页
Research Achievements第72 页

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