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
