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超越視覺:人臉圖像超分辨率理論與應用 版權信息
- ISBN：9787030577146
- 條形碼：9787030577146 ; 978-7-03-057714-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
超越視覺:人臉圖像超分辨率理論與應用 本書特色
人類智能一直是科學研究的核心問題，從人類感知世界，識別物體，邏輯推理和想象，從神經元到突觸，從大腦皮層到感情體驗，每一個環節無不和視覺相關。超越現有觀測到的低分辨率視覺，利用機器學習理論和方法擬合視覺的識別過程，一直是機器視覺領域研究者們的夢想。在這樣的一個夢想的鼓舞下，本書著重分析了人臉超分辨率的理論、算法和應用體系，擬從系統介紹人臉超分辨率的研究理論基礎，前沿算法和實際應用案例，給讀者們以啟發，并呈現出我們在系統研究過程中獲得的部分研究結果供技術同行們參考。
超越視覺:人臉圖像超分辨率理論與應用 內容簡介
人類智能一直是科學研究的核心問題，從人類感知世界，識別物體，邏輯推理和想象，從神經元到突觸，從大腦皮層到感情體驗，每一個環節無不和視覺相關。超越現有觀測到的低分辨率視覺，利用機器學習理論和方法擬合視覺的識別過程，一直是機器視覺領域研究者們的夢想。在這樣的一個夢想的鼓舞下，本書著重分析了人臉超分辨率的理論、算法和應用體系，擬從系統介紹人臉超分辨率的研究理論基礎，前沿算法和實際應用案例，給讀者們以啟發，并呈現出我們在系統研究過程中獲得的部分研究結果供技術同行們參考。
超越視覺:人臉圖像超分辨率理論與應用 目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景和意義 1
1.2 國內外研究現狀 4
1.2.1 圖像降質模型研究現狀 6
1.2.2 人臉超分辨率方法研究現狀 12
1.2.3 研究現狀小結 20
1.3 面臨的關鍵問題 21
1.3.1 實際降質先驗信息提取與表達 21
1.3.2 高低分辨率圖像非負特征一致表達 22
1.3.3 圖像主成分稀疏表達 23
1.4 研究內容 23
1.4.1 基于后驗信息的圖像降質過程自適應估計 23
1.4.2 半耦合核非負表達全局臉超分辨率算法 24
1.4.3 主成分稀疏自適應局部臉超分辨率方法 25
1.4.4 低秩約束的極限學習機高效人臉識別算法 25
1.4.5 低秩約束的極限學習機高效人臉識別算法 25
1.4.6圖像超分辨率極限學習機的極低分辨率人臉識別算法 26
參考文獻 26
第2章 基于后驗信息的圖像降質過程自適應估計 30
2.1 引言 30
2.2 方法比較 32
2.3 基于稀疏*近鄰約束的視頻多幀融合算法 34
2.3.1 視頻圖像的時域先驗模型 34
2.3.2 基于圖像時域先驗模型的視頻多幀融合算法 35
2.4 基于后驗圖像的降質過程自適應估計 36
2.4.1 現場重建獲取后驗圖像的原則與方法 37
2.4.2 基于尺度不變特征的后驗圖像對齊 38
2.4.3 基于后驗信息的實際下采樣矩陣估計 39
2.4.4 基于后驗信息的實際模糊矩陣估計 40
2.4.5 基于后驗降質模型的人臉超分辨率算法 41
2.5 實驗結果及分析 43
2.5.1 實驗目的與原理 43
2.5.2 實驗條件及設備 44
2.5.3 測試標準及實驗方法 45
2.5.4 實驗數據及處理 46
2.5.5 實驗結論 54
參考文獻 55
第3章 基于半耦合核非負表達的全局臉超分辨率算法 57
3.1 引言 57
3.2 方法比較 59
3.3 基于人臉形狀特征度量的自適應先驗選擇算法 60
3.3.1 基于人臉形狀感知模型的特征定位方法 61
3.3.2 基于Hausdorff距離的人臉形狀相似性度量 63
3.4 基于半耦合核非負表達的自適應全局臉超分辨率算法 64
3.5 實驗結果及分析 66
3.5.1 實驗目的與原理 66
3.5.2 實驗條件及設備 67
3.5.3 測試標準及實驗方法 67
3.5.4 實驗數據及處理 69
3.5.5 實驗結論 78
參考文獻 79
第4章 基于主成分稀疏表達的自適應局部臉超分辨率算法 82
4.1 引言 82
4.2 方法比較 84
4.3 基于線性表達的分塊聚類方法 85
4.4 基于主成分稀疏表達的自適應局部臉超分辨率算法流程 86
4.4.1 主成分稀疏表達模型 86
4.4.2 基于主成分稀疏表達的超分辨率算法 87
4.5 實驗結果及分析 89
4.5.1 實驗目的與原理 89
4.5.2 實驗條件及設備 89
4.5.3 測試標準及實驗方法 90
4.5.4 實驗數據及處理 91
4.5.5 實驗結論 95
參考文獻 96
第5章 基于深度協作表達的人臉超分辨率算法 97
5.1 引言 97
5.2 方法比較 98
5.3 基于深度協作表達的人臉超分辨算法流程 100
5.3.1 單層協作表達 100
5.3.2 字典訓練 100
5.3.3 基于深度協作表達的人臉超分辨率算法步驟 101
5.4 實驗結果與分析 102
5.4.1 實驗目的與原理 102
5.4.2 實驗條件及設備 103
5.4.3 測試標準及實驗方法 103
5.4.4 實驗數據及處理 104
5.4.5 實驗結論 112
參考文獻 112
第6章 基于低秩約束的極限學習機高效人臉識別算法 114
6.1 引言 114
6.2 方法比較 115
6.3 基于低秩約束的極限學習機高效人臉識別算法流程 116
6.3.1 基于低秩支持的極限學習機魯棒性人臉識別 116
6.3.2 特征臉學習 119
6.3.3 低秩結構特征支持的極限學習機人臉識別算法 120
6.4 實驗結果及分析 121
6.4.1 實驗目的與原理 121
6.4.2 實驗條件及設備 122
6.4.3 測試標準及實驗方法 122
6.4.4 實驗數據及處理 122
6.4.5 實驗結論 128
參考文獻 128
第7章 基于圖像超分辨率極限學習機的極低分辨率人臉識別算法 130
7.1 引言 130
7.2 方法比較 131
7.3 基于圖像超分辨率極限學習機的極低分辨率人臉識別算法流程 134
7.3.1 基于稀疏表達的極低分辨率人臉的超分辨率算法 135
7.3.2 基于極限學習機的人臉分類算法 137
7.4 實驗結果與分析 139
7.4.1 實驗目的與原理 139
7.4.2 實驗條件及設備 140
7.4.3 測試標準及實驗方法 140
7.4.4 實驗數據及處理 141
7.4.5 實驗結論 145
參考文獻 146
第8章 基于云計算的刑偵圖像增強服務框架 148
8.1 引言 148
8.2 刑偵業務的核心需求與技術問題 149
8.3 基于云計算的刑偵圖像資源中心構架 150
8.4 刑偵圖像增強服務平臺框架 152
8.5 實際演示 155
8.5.1 模糊圖像的實際演示1 155
8.5.2 模糊圖像的實際演示2 156
附錄 圖像質量評估指標 158
后記 160
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