Quality Enhancement of Low-Resolution Face Images

Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 512

متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

ICMVIP09_090

تاریخ نمایه سازی: 6 اسفند 1395

Abstract:

Image processing of human face is one of the major problems in machine vision science. Since direct outputs of surveillance cameras usually have low resolution and they are not appropriate for face recognition, it is important to improve the resolution of images extracted from surveillance cameras. This research focuses on resolution refinement of very low resolution (VLR) images. The main objective of this study is to refine the resolution of face images and to estimate high resolution image of human face in different poses which not even a low resolution image of that pose exists. For this purpose a method based on reconstruction or estimation of the desired image by using other human face images, stored in a database, is proposed. This method uses a scoring system based on the importance of different facial areas to achieve multi view face images

Authors

Yashar Kiarashi Nejad

School of Electrical and Computer Engineering Shiraz University, Shiraz, Iran

Mohammadali Masnadi-Shirazi

School of Electrical and Computer Engineering Shiraz University, Shiraz, Iran

Mehran Yazdi

School of Electrical and Computer Engineering Shiraz University, Shiraz, Iran

Mohamadreza Zand Shahvar

School of Electrical and Computer Engineering Shiraz University, Shiraz, Iran

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • Liu, Ce, Heung-Yeung Shum, and Chang-Shui Zhang. "A two-step approach ...
  • O1. CVPR 2001 Proceedings of the 201 IEEE Computer Society ...
  • Roweis, Sam T., and Lawrence K. Saul. 6Nonlinear dimensionality reduction ...
  • نمایش کامل مراجع