【摘 要】
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考虑近似图像信息和细节图像信息,提出了GNSA多尺度模型.该模型利用具有1个隐含层和50个隐单元的神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;使用反向传播算法训练神经网络,确定
【机 构】
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四川大学计算机学院图形图像研究所,西南石油学院
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考虑近似图像信息和细节图像信息,提出了GNSA多尺度模型.该模型利用具有1个隐含层和50个隐单元的神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;使用反向传播算法训练神经网络,确定这种映射关系;根据该映射关系由低分辨力图像估计高分辨力图像.采用亮度相似性和对比度相似性量化估计图像与目标图像间的相似程度.实验表明,以该模型分析得到的两种相似性分别为89.907%和96.196%;以该模型为基础的人脸识别系统对光照具有很好的鲁棒性.
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