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现实中，常需辨识低分辨率（low-resolution，简称LR）图像（如监控系统所捕捉的人脸），但相比通常的高（high-resolution，简称HR）或超（super-resolution，简称SR）分辨率图像而言，其含有相对较少的判别信息，致使通常的子空间学习算法，如结合主成分分析（principal components analysis，简称PCA）的线性判别分析（1inear discriminant analysis，简称LDA）难以获得理想的识别效果．为了缓和该问题，最近所提出的联合判别