基于异方差TR约束的自适应人脸超分辨率

摘要：

为解决基于局部图像块的人脸超分辨率表达系数实际的异方差特性,提出一种基于异方差TR (Tikhonov regularization)约束的自适应人脸超分辨率方法.同时对重构误差和表达系数进行加权约束,将同方差推广到异方差,获得更加准确的自适应先验;在此基础上,通过上下文信息块丰富基于位置块的先验,使用残差学习预测更精准的高频信息,获得更好的重建性能.在CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,该方法优于其它对比方法,包括基于卷积神经网络的超分辨率算法.

关键词：人脸超分辨率重建、上下文信息块、局部脸、自适应加权协作表达、残差学习

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年基金项目51407104;武汉工程大学第九届研究生教育创新基金项目CX2017069

在线出版日期：2020-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3236-3240,3312