【摘 要】
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人脸超分辨率重建是指从一幅低分辨率人脸图像重建出相应的高分辨率图像的过程。大部分的人脸超分辨率重建算法都假设输入图像是对齐且不含噪声的。当输入的人脸图像为非对齐
【机 构】
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南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60802021,61172118,61271240,61471201);江苏省高校自然科学重点研究项目(13KJA510004);江苏省自然科学基金青年基金(BK20130867);江苏省高校自然科学研究(12KJB510019)资助
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人脸超分辨率重建是指从一幅低分辨率人脸图像重建出相应的高分辨率图像的过程。大部分的人脸超分辨率重建算法都假设输入图像是对齐且不含噪声的。当输入的人脸图像为非对齐时,超分辨率重建的性能将降低。为此,提出一种基于学习的层级聚类回归算法,其主要针对非对齐的单帧人脸图像的超分辨率重建。该算法分为两部分:聚类和回归。聚类阶段,将训练样本的尺寸统一成某个小尺寸的人脸图像,用于训练人脸图像字典。该字典的字典原子为聚类中心,对原始的人脸图像进行聚类,得到各个子空间的人脸图像簇。该算法充分利用了人脸结构的先验信息,能获得更
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