| 人脸图像超分辨率的自适应流形学习方法 |
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| 引用本文： | 张雪松,江静,彭思龙.人脸图像超分辨率的自适应流形学习方法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2008,20(7). |
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| 作者姓名： | 张雪松 江静 彭思龙 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院自动化研究所国家专用集成电路设计工程技术研究中心,北京,100190
2. 华北科技学院机械与电气工程系,北京,101601 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划重点项目 |
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| 摘 要： | 样本规模与使用方法是基于学习的超分辨率中的一个重要问题.面向人脸图像超分辨率重建,提出一种基于局部保持投影(LPP)的自适应流形学习方法.由于能够揭示隐含在高维图像空间中的非线性结构,LPP是一种可以在局部人脸流形上分析其内在特征的、有效的流形学习方法.通过在LPP特征子空间中动态搜索出与输入图像块最相似的像素块集合作为学习样本,实现了自适应样本选择,并且利用动态样本集合通过基于像素块的特征变换方法有效地恢复出低分辨率人脸图像中缺失的高频成分.实验结果证实:通过在局部人脸流形上自适应地选择学习样本,文中方法可以仅使用相对少量的样本来获得很好的超分辨率重建结果.
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| 关 键 词： | 人脸图像 超分辨率 局部保持投影 流形学习 非监督学习 |
Adaptive Manifold Learning Method for Face Hallucination |
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| Zhang Xuesong,Jiang Jing,Peng Silong.Adaptive Manifold Learning Method for Face Hallucination[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics,2008,20(7). |
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| Authors: | Zhang Xuesong Jiang Jing Peng Silong |
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| Affiliation: | Zhang Xuesong1)Jiang Jing2)Peng Silong1)1)(National ASIC Design Engineering Center,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190)2)(Department of Mechanics , Electricity Engineering,North China Institute of Science , Technology,Beijing 101601) |
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| Abstract: | The size of training set as well as the usage thereof is an important issue of learning-based super-resolution.This work presents an adaptive learning method for face hallucination using Locality Preserving Projection(LPP).LPP is an efficient manifold learning method that can be used to analyze the local intrinsic features on the manifold of local facial areas by virtue of its ability to reveal non-linear structures hidden in the high-dimensional image space.We fulfilled the adaptive sample selection by sea... |
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| Keywords: | face image super-resolution locality preserving projections manifold learning unsupervised learning |
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