ABSTRACT Lärande-baserat ansikte super-upplösning bygger på att få korrekt en förkunskaper från träningsdata. Representationsbaserade metoder (t.ex., sparsam representation-baserade och granne inbäddade system) sönderdela indata bilder med hjälp av sofistikerade legaliseringstekniker. De ger någorlunda goda återuppbyggnadsresultat. I verkliga tillämpningsscenarier är dock indatabilderna ofta bullriga, suddiga eller lider av andra okända nedbrytningar. Traditionella tekniker för superupplösning av ansiktet behandlar bildbuller på pixelnivå utan att ta hänsyn till de underliggande bildstrukturerna. För att rätta till denna brist föreslår vi i detta dokument en enhetlig ram för representationsbaserad ansiktsupplösning genom att införa ett lokalt begränsat system med låg grad av representation (LLR) för att avslöja de inneboende strukturerna för indatabilder. Den låga representationen av LLR samlar en indatabild i det mest exakta subrymden från en global lexikon över atomer, medan lokalbegränsningen gör det möjligt att återställa lokala mångfaldiga strukturer från lokala patchar. Dessutom utnyttjas lågvärdiga, glesa, lokala, exakta och robusta representationskoefficienter i LLR via legalisering. Experiment på FEI, CMU ansikte databas, och verkliga övervakningsscenariot visar att LLR överträffar state-of-the-art ansikte super-upplösning algoritmer (t.ex., konvolutionella neurala nätverk-baserad djup inlärning) både objektivt och subjektivt. INDEX TERMS Ansikte super-upplösning, låg-rank representation, lokala begränsningar, omväxlande riktning metod för multiplikator.
Lu m.fl. Föreslå en enhetlig ram för representationsbaserad ansiktsupplösning genom att införa ett lokalt begränsat system med låg grad av representation (LLR) för att avslöja de inneboende strukturerna för indatabilder, genom att samla en indatabild i det mest exakta subrymdsreferensdokumentet (REF).
Robust Face Super-Resolution via Locality-Constrained Low-Rank Representation
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}