最坏分离的联合分辨率判别分析

现实中,常需辨识低分辨率(low-resolution,简称lr)图像(如监控系统所捕捉的人脸),但相比通常的高(high-resolution,简称hr)或超(super-resolution,简称sr)分辨率图像而言,其含有相对较少的判别信息,致使通常的子空间学习算法,如结合主成分分析(principalcomponentsanalysis,简称pca)的线性判别分析(lineardiscriminantanalysis,简称lda)难以获得理想的识别效果.为了缓和该问题,最近所提出的联合判别分析(如sda)借助与低分辨率相配对的高分辨率图像辅助设计lr图像分类器.在sda的实现中,其采用了类似lda的平均散度定义,使sda遗传了lda在投影时难以使相对靠近的类充分分离的问题.为了克服该不足,提出了针对lr图像识别的最坏分离的联合分辨率判别分析(worst-separatedcouple-resolutiondiscriminantanalysis,简称wscr),从而使:(1)lr和hr投影到同一低维子空间;(2)投影后的最小类间隔最大化.实验结果表明:与sda相比,wscr更适用于低分辨率的图像识别.