目錄
前言
第1章 人臉超分辨率的基礎(chǔ)知識 1
1.1 概述 1
1.2 人臉超分辨率的主要算法 5
1.2.1 全局臉?biāo)惴?6
1.2.2 局部臉?biāo)惴?10
1.2.3 結(jié)合全局和局部臉?biāo)惴?13
1.2.4 稀疏表示圖像超分辨率 15
1.3 現(xiàn)有算法存在的問題 17
1.4 基于稀疏表示模型的人臉超分辨率研究框架 18
第2章 基于K近鄰稀疏編碼均值約束的人臉超分辨率算法 20
2.1 概述 20
2.2 圖像超分辨率的稀疏表示模型 22
2.2.1 圖像的稀疏表示 22
2.2.2 圖像超分辨率重建 24
2.3 K近鄰稀疏編碼均值約束魯棒人臉超分辨率算法 26
2.3.1 基于位置塊的冗余字典學(xué)習(xí)算法 26
2.3.2 K近鄰稀疏編碼均值約束項構(gòu)建 27
2.3.3 正則化參數(shù) 29
2.3.4 目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化 31
2.4 實驗結(jié)果及分析 32
2.4.1 CAS-PEAL-R1庫簡介 33
2.4.2 算法參數(shù)設(shè)置 34
2.4.3 不同算法主客觀對比結(jié)果 34
2.4.4 算法噪聲魯棒性測試 37
2.5 本章小結(jié) 39
第3章 基于高維圖約束稀疏編碼的人臉超分辨率算法 41
3.1 概述 41
3.2 圖約束稀疏編碼 43
3.2.1 圖的構(gòu)建 43
3.2.2 圖約束正則項 44
3.3 高維圖約束一致性人臉超分辨率算法 45
3.3.1 符號定義及問題提出 45
3.3.2 高維圖約束子字典對學(xué)習(xí) 47
3.3.3 高分辨率人臉圖像重建 49
3.4 高維圖約束稀疏編碼的有效性分析 51
3.5 實驗結(jié)果及分析 54
3.5.1 人臉庫簡介 54
3.5.2 算法參數(shù)分析 55
3.5.3 不同算法的主客觀結(jié)果 57
3.5.4 實際場景人臉圖像重建結(jié)果 59
3.5.5 討論 61
3.6 本章小結(jié) 62
第4章 基于多形態(tài)稀疏表示的人臉超分辨率算法 64
4.1 概述 64
4.2 人臉的多形態(tài)稀疏表示模型 66
4.2.1 多形態(tài)稀疏表示模型 66
4.2.2 MCA圖像分解 67
4.3 基于多形態(tài)稀疏表示的人臉超分辨率算法框架 69
4.3.1 符號定義及問題提出 69
4.3.2 多成分字典學(xué)習(xí) 70
4.3.3 高分辨率人臉的重建 71
4.4 實驗結(jié)果及分析 73
4.4.1 人臉數(shù)據(jù)庫集 73
4.4.2 參數(shù)設(shè)置 74
4.4.3 四種參照算法結(jié)果比較 76
4.5 本章小結(jié) 78
第5章 基于稀疏卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉超分辨率算法 80
5.1 概述 80
5.2 相關(guān)研究 82
5.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 82
5.2.2 稀疏卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 84
5.2.3 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率算法 85
5.3 基于稀疏卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉超分辨率算法框架 87
5.3.1 問題定義 87
5.3.2 特征提取 88
5.3.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 89
5.3.4 超分辨率重建 90
5.4 實驗結(jié)果及分析 91
5.4.1 主觀結(jié)果 92
5.4.2 客觀結(jié)果 93
5.5 本章小結(jié) 94
參考文獻 95