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Surveillance Face Super-Resolution via Shape Clustering and Subspace Learning

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.5 No.4 (2012.12)바로가기
  • 페이지
    pp.107-116
  • 저자
    Lu Tao, Hu Ruimin, Han Zhen, Xia Yang, Gao Shang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A208849

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원문정보

초록

영어
In a learning-based super-resolution algorithm, suitable prior from the training database is a key issue. A novel face hallucination algorithm based on shape clustering and subspace learning for adaptive prior is proposed in this paper. We define face shape metrics with point distribution model by Hausdorff Distance, then a framework of adaptive prior and subspace learning is proposed to enhance the performance of surveillance face super-resolution. Linear regression is used to learn the relationship between low and high image systhesis coefficients. Experiments show that the face super-resolution algorithm based on shape classification can improve the subjective and objective quality of the input low-resolution face images and outperform many state-of-the-art global-based face super-resolution methods.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Face Shape Metrics based on Hausdoff Distance
  2.1 Points Distribution Model
  2.2 Shape Metrics based on Hausdoff Distance
 3. Adaptive Prior Face Super-resolution based on Subspace Learning
  3.1 Clustering of Training Database
  3.2 Subspace Learning based Super-resolution
  3.3 Coefficients Transformation by Linear Regression
 4. Experiments
 5. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

Surveillance Super-resolution Face shape K-means clustering Subspace Learning

저자

  • Lu Tao [ National Engineering Research Center on Multimedia Software, Wuhan University, Hubei Province Key Laboratory of Intelligent Robot, College of Computer Science and Engineering Wuhan Institute of Technology ]
  • Hu Ruimin [ National Engineering Research Center on Multimedia Software, Wuhan University, School of Computer, Wuhan University ]
  • Han Zhen [ National Engineering Research Center on Multimedia Software, Wuhan University, School of Computer, Wuhan University ]
  • Xia Yang [ National Engineering Research Center on Multimedia Software, Wuhan University ]
  • Gao Shang [ National Engineering Research Center on Multimedia Software, Wuhan University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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