From Local Geometry to Global Structure: Learning Latent Subspace for Low-resolution Face Image Recognition

In this letter, we propose a novel approach for learning coupled mappings to improve the performance of low-resolution (LR) face image recognition. The coupled mappings aim to project the LR probe images and high-resolution (HR) gallery images into a unified latent subspace, which is efficient to me...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE signal processing letters 2015-05, Vol.22 (5), p.554-558
Hauptverfasser: Shi, Jingang, Qi, Chun
Format: Artikel
Sprache:eng
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