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为了获得更高质量的高分辨率人脸图像,提出一种基于深度协作表达的人脸超分辨率算法.该算法首先对训练样本重叠取块和多方向梯度特征提取得到初始化字典;再对初始化字典进行逐层迭代更新,同时利用协作表达更新对应每层的最优表达权重系数;最后将最后一个表达层所有的重建块合成为最终高分辨率图像.在FEI和CMU FrontalFace数据集上的实验结果表明,与传统超分辨率重建算法相比,该算法提升了单层表达算法的精度,在主观和客观评价性能上均超过现有算法,甚至包括基于深度学习算法. 相似文献
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复杂应用场景中,光照变化、遮挡和噪声等干扰使得将像素特征作为相似性度量的识别算法的图像类内差大于类间差,降低了人脸识别性能。针对这一问题,提出了一种低秩约束的极限学习机鲁棒性人脸识别算法,提升了复杂场景下的识别性能。首先,利用人脸图像分布的子空间线性假设,将待识别图像聚类到相对应的样本子空间;其次,将像素域分解为低秩特征子空间和稀疏误差子空间,依据图像子空间的低秩性对噪声鲁棒的原理,提取人脸图像的低秩结构特征训练极限学习机的前向网络;最后,实现对噪声干扰鲁棒的极限学习机人脸识别算法。实验结果表明,相比前沿的人脸识别算法,所提方法不仅识别精度高、算法时间复杂度低,且具有较好的实用性。 相似文献
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为了提升制约视频超分辨率重建质量的多帧配准精度,提出了一种基于图像块多尺度自适应配准的视频超分辨率算法. 依据图像帧的块内容自适应选择配准尺度,运动边缘信息采用高精度配准,然后将运动向量补偿到多帧图像超分辨率重建代价函数中,利用最大后验概率算法迭代优化高分辨率视频帧. 仿真表明:多尺度自适应配准算法不仅提高了配准精度,还提升了视频超分辨率重建图像帧的主客观质量,证明了多尺度自适应配准在视频超分辨率重建中的有效性. 相似文献
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为改善高温下材料摩擦性能的稳定性和提高润滑组元与铜基体的界面结合效果,采用粉末冶金工艺制备了C/hBN作为润滑组元的铜基粉末冶金摩擦材料,研究了C/hBN含量和化学镀铜表面改性对摩擦材料显微结构、力学性能和摩擦磨损性能的影响。结果表明:适量添加hBN作为润滑组元能提高材料的摩擦系数和热稳定性,当C/hBN质量分数比为6∶3时,材料具有较高的摩擦系数,在350 km/h制动速度下其摩擦系数高达0.472,且磨损量相对较低,具有相对较好的综合性能;C/hBN表面镀铜后,摩擦材料的致密度提高,硬度略微下降,整体摩擦系数更加稳定,与未镀铜相比其磨损量降低了28%。C/hBN颗粒表面镀铜改善了C/hBN-Cu的界面结合,制动时摩擦表面的剥落坑数量明显减少。石墨和hBN润滑组元的综合运用及表面镀铜处理可有效提高铜基摩擦材料的摩擦磨损性能,有利于制动闸片轻量化设计,为C/hBN在铜基摩擦材料中的应用提供工艺理论依据。 相似文献
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