【摘 要】
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人脸图像超分辨率技术是…种从低分辨率人脸图像获取高分辨率人脸图像的技术。本文提出了一种基于非线性建模的人脸图像超分辨率算法。在该算法中,首次将核主成分分析(KPCA)及原象学习理论用于人脸图像超分辨率的重构。跟线性方法相比,KPCA是…种非线性算法,其优点是能够学习出数据的线性和非线性特征。因此承构的图像更接近原图。针对全局人脸图像过于平滑、缺少细节信息的现象,本文还使用了基于邻域重建的残差补偿办
【机 构】
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中山大学数学与计算科学学院,广州 510275;广东省信息安全重点实验室,广州 510275 中山
【出 处】
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第七届全国信号与信息处理联合会议暨首届全国省(市)级图象图形学会联合年会
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人脸图像超分辨率技术是…种从低分辨率人脸图像获取高分辨率人脸图像的技术。本文提出了一种基于非线性建模的人脸图像超分辨率算法。在该算法中,首次将核主成分分析(KPCA)及原象学习理论用于人脸图像超分辨率的重构。跟线性方法相比,KPCA是…种非线性算法,其优点是能够学习出数据的线性和非线性特征。因此承构的图像更接近原图。针对全局人脸图像过于平滑、缺少细节信息的现象,本文还使用了基于邻域重建的残差补偿办法对全局图像进行残差补偿。实验表明,本文算法重构的人脸图像具有较好的视觉效果。
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