Abstract-Vi presenterar en inlärningsbaserad metod för att super-lösa ansiktsbilder med hjälp av en kärnhuvudkomponentanalys-baserad tidigare modell. En tidigare sannolikhet formuleras baserat på den energi som ligger utanför spännvidden av huvudkomponenter som identifierats i en högre-dimensionell funktion utrymme. Detta används för att legalisera rekonstruktionen av den högupplösta bilden. Vi demonstrerar med experiment att bland annat överordnade korrelationer resulterar i betydande förbättringar.
En inlärningsbaserad metod för att super-lösa ansiktsbilder med hjälp av en kärna PCA-baserad tidigare modell presenteras i REF, som fokuserar på den specifika tillämpningen av ansiktsigenkänning.
Super-Resolution of Face Images Using Kernel PCA-Based Prior
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}