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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Coupled Marginal Fisher Analysis for Low-Resolution Face Recognition

verfasst von : Stephen Siena, Vishnu Naresh Boddeti, B. V. K. Vijaya Kumar

Erschienen in: Computer Vision – ECCV 2012. Workshops and Demonstrations

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Many scenarios require that face recognition be performed at conditions that are not optimal. Traditional face recognition algorithms are not best suited for matching images captured at a low-resolution to a set of high-resolution gallery images. To perform matching between images of different resolutions, this work proposes a method of learning two sets of projections, one for high-resolution images and one for low-resolution images, based on local relationships in the data. Subsequent matching is done in a common subspace. Experiments show that our algorithm yields higher recognition rates than other similar methods.

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Metadaten
Titel
Coupled Marginal Fisher Analysis for Low-Resolution Face Recognition
verfasst von
Stephen Siena
Vishnu Naresh Boddeti
B. V. K. Vijaya Kumar
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-33868-7_24