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上传时间: 2021-03-08
详细说明：通过基于贴片对倾斜方法的面部幻觉在过去几年中被广泛使用。 提出了一些基于位置补丁的人脸幻觉方法，以提高图像补丁的表示能力并获得最优的回归加权矢量。 基于位置补丁的面部幻觉背后的基本原理是，人脸始终具有高度结构化并因此而定位，并且在重建中起着越来越重要的作用。 然而，在现有的基于位置补丁的方法中，探测图像补丁通常被表示为一些训练图像的相应补丁的线性组合，并且重建残差通常使用诸如1-范数和2-范数的向量范数来测量。由于向量规范忽略了残差内部的二维结构，因此最终的重构性能不是很令人满意。 为了解决这个问题，我们提出了一种基于位置补丁的面部幻觉的加权核规范约束稀疏编码（WNCSC）模型。 另外，利用交替方向乘数法（ADMM）和增强拉格朗日乘数法（ALM）开发了一种有效的WNCSC算法。 该模型的优点是双重的：为了充分利用重建残差的低秩结构信息，采用加权核范数来度量残差矩阵，从而减轻输入斑块与训练之间的偏差。数据，并且比欧几里得距离（2-范数）更健壮； 等级成分的更灵活的选择方法可以确定最佳组合权重，并自适应地选择相关的和最近的幻觉邻居。 最后，实验结果证明，该方法在定量和视觉比较方面均优于相关
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