I olika datorseende applikationer, ofta behöver vi konvertera en bild i en stil till en annan stil för bättre visualisering, tolkning och igenkänning; för exempel, upp-konvertera en låg upplösning bild till en hög upplösning en, och konvertera en ansiktsskiss till ett foto för matchning, etc. En semi-kopplat ordbok lärande (SCDL) modell föreslås i detta dokument för att lösa sådana kors-stil bildsyntes problem. Under SCDL lär man sig samtidigt ett par ordböcker och en kartfunktion. Ordboken par kan väl karakterisera de strukturella domäner av de två stilar av bilder, medan mappningsfunktionen kan avslöja den inneboende relationen mellan de två stilar domäner. I SCDL kommer de två ordböckerna inte att vara helt kopplade, och därför kan mycket flexibilitet ges till mappningsfunktionen för en korrekt konvertering över stilar. Dessutom införs klusterbildning och icke-lokal redundans för att öka SCDL:s robusthet. Den föreslagna SCDL-modellen tillämpas på bild-uper-upplösning och foto-sketch syntes, och de experimentella resultaten validerade dess generalitet och effektivitet i cross-style bildsyntes.
Vår gemensamma optimering av djuplexikon och regression är inspirerad av det semi-coupled ordbok lärande schema som beskrivs i REF, där två par ordböcker och en kartläggning mellan dem lärdes samtidigt.
Semi-coupled dictionary learning with applications to image super-resolution and photo-sketch synthesis
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}