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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.2
- 수록면
- 173 - 180 (8page)
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This paper proposes a method to improve the performance of face recognition via super-resolution method using sparse representation and deep learning from low-resolution facial images. Recently, there have been many researches on ultra-high-resolution images using deep learning techniques, but studies are still under way in real-time face recognition. In this paper, we combine the sparse representation and deep learning to generate super-resolution images to improve the performance of face recognition. We have also improved the processing speed by designing in parallel structure when applying sparse representation. Finally, experimental results show that the proposed method is superior to conventional methods on various images.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 알고리즘
3. 제안한 희소 코딩 신경망 기반의 얼굴 인식
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
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