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基于2D-PCA特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法
被引量：
7
1
作者
曹明明
干宗良
+2 位作者
崔子冠
李然
朱秀昌
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第4期777-783,共7页
在基于邻域嵌入人脸图像的超分辨率重建算法中,训练和重建均在特征空间进行,因此,特征选择对算法性能具有较大影响。另外,算法模型对重建权重未加限定,导致负数权重出现而产生过拟合效应,使得重建人脸图像质量衰退。考虑到人脸图像的特...
在基于邻域嵌入人脸图像的超分辨率重建算法中,训练和重建均在特征空间进行,因此,特征选择对算法性能具有较大影响。另外,算法模型对重建权重未加限定,导致负数权重出现而产生过拟合效应,使得重建人脸图像质量衰退。考虑到人脸图像的特征选择以及权重符号限定的重要作用,该文提出一种基于2维主成分分析(2DPCA)特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法。首先将人脸图像分成若干子块,利用K均值聚类获得图像子块的局部视觉基元,并利用得到的局部视觉基元对图像子块分类。然后,利用2D-PCA对每一类人脸图像子块提取特征,并建立高、低分辨率样本库。最后,在重建过程中使用新的非负权重求解方法求取权重。仿真实验结果表明,相比其他基于邻域嵌入人脸超分辨率重建方法,所提算法可有效提高权重的稳定性,减少过拟合效应,其重建人脸图像具有较好的主客观质量。
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关键词
图像处理
人脸超分辨率重建
邻域嵌入
局部视觉基元
2维主成分分析
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于2D-PCA特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法
被引量：
7
1
作者
曹明明
干宗良
崔子冠
李然
朱秀昌
机构
南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第4期777-783,共7页
基金
国家自然科学基金(61071091
61071166
+4 种基金
60802021
江苏省研究生培养创新工程(CXZZ12_0470
江苏省自然科学青年基金(BK20130867
江苏省高校自然科学研究项目(12KJB510019)
南京邮电大学校科研基金(NY212015)资助课题
文摘
在基于邻域嵌入人脸图像的超分辨率重建算法中,训练和重建均在特征空间进行,因此,特征选择对算法性能具有较大影响。另外,算法模型对重建权重未加限定,导致负数权重出现而产生过拟合效应,使得重建人脸图像质量衰退。考虑到人脸图像的特征选择以及权重符号限定的重要作用,该文提出一种基于2维主成分分析(2DPCA)特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法。首先将人脸图像分成若干子块,利用K均值聚类获得图像子块的局部视觉基元,并利用得到的局部视觉基元对图像子块分类。然后,利用2D-PCA对每一类人脸图像子块提取特征,并建立高、低分辨率样本库。最后,在重建过程中使用新的非负权重求解方法求取权重。仿真实验结果表明,相比其他基于邻域嵌入人脸超分辨率重建方法,所提算法可有效提高权重的稳定性,减少过拟合效应,其重建人脸图像具有较好的主客观质量。
关键词
图像处理
人脸超分辨率重建
邻域嵌入
局部视觉基元
2维主成分分析
Keywords
Image processing
Face hallucination
Neighbor embedding
Local visual primitives
Two-Dimensional Principal Component Analysis（2D-PCA）
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于2D-PCA特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法
曹明明
干宗良
崔子冠
李然
朱秀昌
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
7
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