基于非线性建模的人脸超分辨率算法

摘要：

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。

关键词： 人脸图像 超分辨率 KPCA 原象学习 残差补偿 非线性建模

作者: 邹耀贤 赖剑煌 郑伟诗

作者单位: 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 中山大学信息科学与技术学院,广州 510275;广东省信息安全重点实验室,广州 510275

会议类型: 国内会议

会议名称: 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

会议地点: 兰州

会议语种:中文

页码: 235-239

在线出版日期: 2008-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）