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基于边缘学习的低分辨率图像识别算法

         

摘要

由于受光照条件、拍摄角度、传输设备以及周围环境的影响,刑侦视频图像中的目标物体往往分辨率较低,难以识别.针对低分辨率图像识别问题,在经典LeNet-5识别网络的基础上,提出了一种基于边缘学习的低分辨率图像识别算法.首先由边缘生成对抗网络生成低分辨率图像的幻想边缘,该边缘与高分辨率图像边缘相近;再将该低分辨图像的生成边缘信息作为先验信息融合到识别网络中对低分辨率图像进行识别.在MNIST、EMNIST和Fashion-mnist三个数据集上分别进行实验,结果表明,将低分辨图像的幻想边缘信息融合到识别网络中可以提高低分辨率图像的识别率.

著录项

  • 来源
    《计算机应用》 |2020年第7期|2046-2052|共7页
  • 作者

    刘颖; 刘玉霞; 毕萍;

  • 作者单位

    西安邮电大学 通信与信息工程学院 西安 710121;

    电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室(西安邮电大学) 西安 710121;

    无线通信与信息处理技术国际联合研究中心(西安邮电大学) 西安 710121;

    西安邮电大学 图像与信息处理研究所 西安 710121;

    西安邮电大学 通信与信息工程学院 西安 710121;

    西安邮电大学 通信与信息工程学院 西安 710121;

    电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室(西安邮电大学) 西安 710121;

    无线通信与信息处理技术国际联合研究中心(西安邮电大学) 西安 710121;

    西安邮电大学 图像与信息处理研究所 西安 710121;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    图像识别; 低分辨率图像; 对抗性边缘学习; 生成对抗网络; LeNet-5识别网络;

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