小型微型计算机系统
小型微型計算機繫統
소형미형계산궤계통
MINI-MICRO SYSTEMS
2011年
2期
347-350
,共4页
兰诚栋%胡瑞敏%韩镇%卢涛
蘭誠棟%鬍瑞敏%韓鎮%盧濤
란성동%호서민%한진%로도
人脸超分辨率%幻觉脸%非负矩阵分解%主成分分析%马尔可夫随机场
人臉超分辨率%幻覺臉%非負矩陣分解%主成分分析%馬爾可伕隨機場
인검초분변솔%환각검%비부구진분해%주성분분석%마이가부수궤장
主成分分析(PCA)是人脸超分辨率申常用的人脸图像表达方法,但是PCA方法的特征是整体的且难以语义解释.为了使表达的结果更好地用于合成超分辨率人脸图像,提出一种非负特征基约束的人脸超分辨率算法.该算法利用非负矩阵分解(NMF)获取样本人脸图像的非负特征基,结合最大后验概率的方法,对目标图像进行马尔可夫随机场正则约束,最速下降法优化得到高分辨率人脸图像的非负特征基系数.实验结果表明,在主客观质量上,非负特征基约束的人脸超分辨率算法的性能胜过基于PCA的算法.
主成分分析(PCA)是人臉超分辨率申常用的人臉圖像錶達方法,但是PCA方法的特徵是整體的且難以語義解釋.為瞭使錶達的結果更好地用于閤成超分辨率人臉圖像,提齣一種非負特徵基約束的人臉超分辨率算法.該算法利用非負矩陣分解(NMF)穫取樣本人臉圖像的非負特徵基,結閤最大後驗概率的方法,對目標圖像進行馬爾可伕隨機場正則約束,最速下降法優化得到高分辨率人臉圖像的非負特徵基繫數.實驗結果錶明,在主客觀質量上,非負特徵基約束的人臉超分辨率算法的性能勝過基于PCA的算法.
주성분분석(PCA)시인검초분변솔신상용적인검도상표체방법,단시PCA방법적특정시정체적차난이어의해석.위료사표체적결과경호지용우합성초분변솔인검도상,제출일충비부특정기약속적인검초분변솔산법.해산법이용비부구진분해(NMF)획취양본인검도상적비부특정기,결합최대후험개솔적방법,대목표도상진행마이가부수궤장정칙약속,최속하강법우화득도고분변솔인검도상적비부특정기계수.실험결과표명,재주객관질량상,비부특정기약속적인검초분변솔산법적성능성과기우PCA적산법.
