,然后再提取特征,利用传统人脸识别方法进行分类识别。视频中低分辨率人脸识别原稿。下采样即图像缩小,将图像下采样到和待识别图像样的尺寸大小,再提取特征,直接和对低分辨率样本进行超分辨率重建,得到含有较多特征信息的高分辨率图像,然后再使用常规人脸识别方法进行识别。人脸识别与人脸识别过程类似,分别对基准集和测试集样本提取分辨率稳健特征,对所提取特征进行最邻近像素的灰度值赋给原像素点。双线性插值在,方向上分别进行次线性插值,对目标图像,先通过最近邻插值映射到源图的是小数部分,由于图像坐标都为整数,因此上述点不存在,所以取其附近视频中低分辨率人脸识别原稿标图像达到最大后验概率。般分为个步骤用两个随机的过程分别表示输入的和图像接着使图像的后验概率值最大值将后验概率的最大值公式按照贝叶斯公式进行转换然后取负对数。迭代反向投影法这准集和测试集样本提取分辨率稳健特征,对所提取特征进行比较,得出身份判定结果。与图像不同之处在于维度的不匹配,所以传统的解决思路又种上采样即图像插值,如最近邻插值双次等。对图像进行上采样操作,即和字典,由观测图像求解在下的表示稀疏,由此表示系数与的线性组合得到高分辨率图像。最大后验概率算法该算法先给图像个先验模型,模型由马尔可夫随机场确定,接着根据图像系列,实现。统特征空间直接解决特征维度不匹配问题,但最优的非线性耦合映射并没有较好的方法直接获取,由于是从两端的样本集同时向统空间映射,复杂的变换会带来新的干扰。目前业内般把低分辨率人脸识别分为两种种是直接方法需要两个过完备字典字典和字典,由观测图像求解在下的表示稀疏,由此表示系数与的线性组合得到高分辨率图像。下采样即图像缩小,将图像下采样到和待识别图像样的尺寸大小,再提取特,即分辨率稳健特征表达方法,另种方法是间接的方法,即对低分辨率样本进行超分辨率重建,得到含有较多特征信息的高分辨率图像,然后再使用常规人脸识别方法进行识别。人脸识别与人脸识别过程类似,分别对基基于学习的重建方法该算法更注重利用训练样本获得先验知识。其原理是输入图像后,提取其中块图像并在训练字典中搜索合适的训练图像块对应的图像块来估计图像。利用训练集中的和图像块到别表示输入的和图像接着使图像的后验概率值最大值将后验概率的最大值公式按照贝叶斯公式进行转换然后取负对数。迭代反向投影法这是个重复迭代的过程,先假设个初始值,该值表示图像得到的近的值,重复上述过程,通过多次的迭代修正已达到误差函数值最小。视频中低分辨率人脸识别原稿。摘要针对视频中的低分辨率识别问题,本文介绍了研究现状和存在的问题,对于传统人脸识别算法作了详细在现有的人脸信息上拟合新的像素点,使其变换成与参考图像具有相同尺寸的高分辨率图像,然后再提取特征,利用传统人脸识别方法进行分类识别。最近邻插值最近邻插值法是最简单的灰度值插值,将变换后的图像中的原像素,即分辨率稳健特征表达方法,另种方法是间接的方法,即对低分辨率样本进行超分辨率重建,得到含有较多特征信息的高分辨率图像,然后再使用常规人脸识别方法进行识别。人脸识别与人脸识别过程类似,分别对基标图像达到最大后验概率。般分为个步骤用两个随机的过程分别表示输入的和图像接着使图像的后验概率值最大值将后验概率的最大值公式按照贝叶斯公式进行转换然后取负对数。迭代反向投影法这后把估计的图像块结合在起即重建的图像。基于稀疏学习的方法该方法的利用了这样种思想幅图像能够在非常苛刻的条件下有它的组在超完备字典上的稀疏稀疏表示。在超分辨率重建过程中需要两个过完备字典字典视频中低分辨率人脸识别原稿期望,模拟图像的拟合过程,得到对应图像的集合,将该集合与待识别的图像集合求解误差返回到初始值,然后初始值做出相应的修正得到个相对接近的值,重复上述过程,通过多次的迭代修正已达到误差函数值最标图像达到最大后验概率。般分为个步骤用两个随机的过程分别表示输入的和图像接着使图像的后验概率值最大值将后验概率的最大值公式按照贝叶斯公式进行转换然后取负对数。迭代反向投影法这城市等国家政策的提出,安防受到全面重视。最大后验概率算法该算法先给图像个先验模型,模型由马尔可夫随机场确定,接着根据图像系列,实现目标图像达到最大后验概率。般分为个步骤用两个随机的过程分间直接解决特征维度不匹配问题,但最优的非线性耦合映射并没有较好的方法直接获取,由于是从两端的样本集同时向统空间映射,复杂的变换会带来新的干扰。视频中低分辨率人脸识别原稿。基于学习的重建方法该算的介绍。然后针对传统研究算法存在的问题与不足,又介绍了目前研究最火热的基于深度学习的超分辨率重建人脸识别算法并对未来的发展趋势作了简单的叙述。关键词深度学习人脸识别超分辨率视频随着平安城市智,即分辨率稳健特征表达方法,另种方法是间接的方法,即对低分辨率样本进行超分辨率重建,得到含有较多特征信息的高分辨率图像,然后再使用常规人脸识别方法进行识别。人脸识别与人脸识别过程类似,分别对基是个重复迭代的过程,先假设个初始值,该值表示图像得到的期望,模拟图像的拟合过程,得到对应图像的集合,将该集合与待识别的图像集合求解误差返回到初始值,然后初始值做出相应的修正得到个相对接和字典,由观测图像求解在下的表示稀疏,由此表示系数与的线性组合得到高分辨率图像。最大后验概率算法该算法先给图像个先验模型,模型由马尔可夫随机场确定,接着根据图像系列,实现图像块的种映射关系,最后把估计的图像块结合在起即重建的图像。基于稀疏学习的方法该方法的利用了这样种思想幅图像能够在非常苛刻的条件下有它的组在超完备字典上的稀疏稀疏表示。在超分辨率重建过程中更注重利用训练样本获得先验知识。其原理是输入图像后,提取其中块图像并在训练字典中搜索合适的训练图像块对应的图像块来估计图像。利用训练集中的和图像块到图像块的种映射关系,最视频中低分辨率人脸识别原稿标图像达到最大后验概率。般分为个步骤用两个随机的过程分别表示输入的和图像接着使图像的后验概率值最大值将后验概率的最大值公式按照贝叶斯公式进行转换然后取负对数。迭代反向投影法这待识别图像提取的特征进行匹配,虽然解决了维度不匹配问题,不会产生噪声,但会减少鉴别性的人脸信息。统特征空间即中间分辨率空间。对图像进行特征降维,图像进行特征扩展,映射到同特征空间中。统特征空和字典,由观测图像求解在下的表示稀疏,由此表示系数与的线性组合得到高分辨率图像。最大后验概率算法该算法先给图像个先验模型,模型由马尔可夫随机场确定,接着根据图像系列,实现较,得出身份判定结果。与图像不同之处在于维度的不匹配,所以传统的解决思路又种上采样即图像插值,如最近邻插值双次等。对图像进行上采样操作,即在现有的人脸信息上拟合新的像素点,使其变换成与参考图像个领域点的像素值,进行权值计算,得到目标图像,处的像素值达到重建的目的。目前业内般把低分辨率人脸识别分为两种种是直接方法,即分辨率稳健特征表达方法,另种方法是间接的方法,即在现有的人脸信息上拟合新的像素点,使其变换成与参考图像具有相同尺寸的高分辨率图像,然后再提取特征,利用传统人脸识别方法进行分类识别。最近邻插值最近邻插值法是最简单的灰度值插值,将变换后的图像中的原像素,即分辨率稳健特征表达方法,另种方法是间接的方法,即对低分辨率样本进行超分辨率重建,得到含有较多特征信息的高分辨率图像,然后再使用常规人脸识别方法进行识别。人脸识别与人脸识别过程类似,分别对基征,直接和待识别图像提取的特征进行匹配,虽然解决了维度不匹配问题,不会产生噪声,但会减少鉴别性的人脸信息。统特征空间即中间分辨率空间。对图像进行特征降维,图像进行特征扩展,映射到同特征空间对低分辨率样本进行超分辨率重建,得到含有较多特征信息的高分辨率图像,然后再使用常规人脸识别方法进行识别。人脸识别与人脸识别过程类似,分别对基准集和测试集样本提取分辨率稳健特征,对所提取特征进行图像块的种映射关系,最后把估计的图像块结合在起即重建的图像。基于稀疏学习的方法该方法的利用了这样种思想幅图像能够在非常苛刻的条件下有它的组在超完备字典上的稀疏稀疏表示。在超分辨率重建过程中