文件名称:
通过变量选择和流形学习进行监控人的幻觉
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-03-10
详细说明：在本文中，我们提出了一种新的两步幻觉方法，可以从低分辨率（LR）观察结果中诱导出高分辨率（HR）的人脸图像。 尤其对于低质量的监控人脸图像，提出了一种基于RBF-PLS的变量选择方法来重建全局人脸图像。 此外，为了补偿由于高频详细人脸特征而丢失的重建误差，使用了基于邻居嵌入（NE）的残差人脸幻觉算法。 与目前的方法相比，基于RBF-PLS的方法可以生成与原始人脸更加相似且对噪声不敏感的全局人脸，此外，NE算法可以在精心设计的搜索基础上减少由于未对准而导致的重建误差。战略。 实验表明，与某些最新方法相比，该方法具有优越性，并且在模拟和实际监视条件下均具有有效性。
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