【摘 要】
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如何提高人脸图像的分辨率是计算机视觉中的经典问题。在视频监控中,由于目标人物距离摄像头较远,得到的往往是低分辨率的人脸图像。针对此问题,提出一种结合主成分分析(PCA)
【基金项目】
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广东省青年创新人才项目(2016KQNCX204)
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如何提高人脸图像的分辨率是计算机视觉中的经典问题。在视频监控中,由于目标人物距离摄像头较远,得到的往往是低分辨率的人脸图像。针对此问题,提出一种结合主成分分析(PCA)和最大后验概率(MAP)的人脸超分辨复原算法。利用PCA模型获得高分辨率人脸库的特征;通过MAP计算输入的低分辨率人脸图像在这些特征上的表示系数,并重建出其对应的高分辨率特征;对重建的特征进行约束增强;结合高分辨率人脸库的平均向量得到最终超分辨率复原的图像。为了验证本文算法的有效性,将AR人脸库中图片分别用本文算法与其他算法放大4倍,结果显示无论是在视觉效果还是在评价指标方面,本文算法都优于其他方法。本文算法不仅提高了人脸图像的分辨率,还更好地保持了图像的边缘信息。
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