【摘 要】
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针对低分辨率人脸图像缺少有效信息而导致识别率较低的问题,提出一种结合哈尔小波与递归神经网络的低分辨率人脸识别方法。首先,通过深层网络直接预测小波系数,经过小波逆变
【基金项目】
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国家自然科学基金（61661017）;中国博士后科学基金（2016M602923XB）;认知无线电与信息处理重点实验室基金（CRKL160104,CRKL150103,2011KF11）;桂林科技开发项目（20150103-6）;2018年新疆维吾尔自治区重点研发计划（2018B03022-1,2018B03022-2）;广西自然科学基金（2017GXNSFBA198212,2014GXNSF
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针对低分辨率人脸图像缺少有效信息而导致识别率较低的问题,提出一种结合哈尔小波与递归神经网络的低分辨率人脸识别方法。首先,通过深层网络直接预测小波系数,经过小波逆变换得到高分辨率人脸图像,可以有效地重建高频信息;其次,在卷积神经网络中加入递归模块,在增加网络深度的同时减少参数冗余,提升模型的映射能力;最后,提出一种优化的重建与感知损失融合方法,将小波系数重建损失与感知损失进行加权融合,用以生成有利于识别的人脸图像。基于公开数据集,对图像重建质量与识别性能进行了对比。实验结果表明,即使在极低的分辨率条件下(8
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