结构化人脸超分ppt课件
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人面部皮肤结构图详解PPT共43页
文 家 。汉 族 ，东 晋 浔阳 柴桑 人 （今 江西 九江 ） 。曾 做过 几 年小 官， 后辞 官 回家 ，从 此 隐居 ，田 园生 活 是陶 渊明 诗 的主 要题 材， 相 关作 品有 《饮 酒 》 、 《 归 园 田 居 》 、 《 桃花 源 记 》 、 《 五 柳先 生 传 》 、 《 归 去来 兮 辞 》 等 。
人面部皮肤结构图详解
6
、
露
凝
无
游
氛
，
天
高
风
景
澈
。
7、翩翩新 来燕，双双入我庐 ，先巢故尚在，相 将还旧居。
8
、
吁
嗟
身
后
名
，
于
我
若
浮
烟
。
9、 陶渊 明（ 约 365年 —427年 ），字 元亮， （又 一说名 潜，字 渊明 ）号五 柳先生 ，私 谥“靖 节”， 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
1
0
、
倚
南
窗
以
寄
傲
，
审
容
膝
之
易
安
。
谢谢！
Hale Waihona Puke 36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
人面部皮肤结构图详解
6
、
露
凝
无
游
氛
，
天
高
风
景
澈
。
7、翩翩新 来燕，双双入我庐 ，先巢故尚在，相 将还旧居。
8
、
吁
嗟
身
后
名
，
于
我
若
浮
烟
。
9、 陶渊 明（ 约 365年 —427年 ），字 元亮， （又 一说名 潜，字 渊明 ）号五 柳先生 ，私 谥“靖 节”， 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
1
0
、
倚
南
窗
以
寄
傲
，
审
容
膝
之
易
安
。
谢谢！
Hale Waihona Puke 36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
人脸识别ppt分解共35页文档
45、法律的制定是为了保 。—— 罗伯斯 庇尔
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
人脸识别ppt分解
41、实际上，我们想要的不是针对犯 罪的法 律，而 是针对 疯狂的 法律。 ——马 克·吐温 42、法律的力量应当跟随着公民，就 像影子 跟随着 身体一 样。— —贝卡 利亚 43、法律和制度必须跟上人类思想进 步。— —杰弗 逊 44、人类受制于法律，法律受制于情 理。— —托·富 勒
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
人脸识别ppt分解
41、实际上，我们想要的不是针对犯 罪的法 律，而 是针对 疯狂的 法律。 ——马 克·吐温 42、法律的力量应当跟随着公民，就 像影子 跟随着 身体一 样。— —贝卡 利亚 43、法律和制度必须跟上人类思想进 步。— —杰弗 逊 44、人类受制于法律，法律受制于情 理。— —托·富 勒
最新(图像增强技术)第十二章基于多分辨率金字塔和LLE算法的人脸图像超分辨率算法PPT课件
第十二章 基于多分辨率金字塔和LLE算法的人脸图像超分辨率算法
图12-3 塔状父结构示意图
第十二章 基于多分辨率金字塔和LLE算法的人脸图像超分辨率算法
L3(I)(m ,n),H 3(I)(m ,n),H 3 2(I)(m ,n),V 3(I)(m ,n),V32(I)(m ,n),K3(I)(m ,n)
本章在匹配复原过程中引入一种新方法,即采用LLE算法 对高频信息进行估计。在Baker算法中输入待复原人脸图像每 一像素点的塔状父结构S3(I)(m,n),用欧氏距离度量,与训练库中 每一幅人脸图像在第3层对应像素点的塔状父结构S3(Ti)(m,n) 进行对比,搜索出与之距离最小的塔状父结构,即
a rg m iinS 3 (I)(m ,n ) S 3 (T i)(m ,n )
L l(I) G G lK ((II)) ,E lX = P K A N D (G l 1(I)), 1l< K
(12-2)
第十二章 基于多分辨率金字塔和LLE算法的人脸图像超分辨率算法
12.1.3 特征金字塔
特征金字塔是对高斯金字塔的对应层进行特征滤波,提取
高频特征信息,其作用是将特征构建金字塔并将特征用于匹配
第十二章 基于多分辨率金字塔和LLE算法的人脸图像超分辨率算法
将最近邻插值算法、 Baker算法、 Cubic B-Spline算法和本章算 法的实验结果进行比较,如图12-5所示。从实验结果的对比中可以看 出：最近邻插值算法、 Cubic B-Spline算法在平滑噪声的同时模糊了 大部分的人脸细节;Baker算法的复原结果边缘有锯齿,生成的人脸图 像在有些部位存在较大的噪声;本章算法复原出的人脸图像噪声较少, 边缘处理比Baker好得多,在保留大部分人脸细节的同时,看上去更加 逼真。
人脸识别技术介绍PPT课件
其中人脸识别是指人的面部五官以及轮廓的分布。 这些分布特征因人而异，与生俱来。相对于其他生物识 别技术，人脸识别具有非侵扰性，无需干扰人们的正常 行为就能较好地达到识别效果。由于采用人脸识别技术 的设备可以随意安放，设备的安放隐蔽性非常好，能远 距离非接触快速锁定目标识别对象，因此人脸识别技术 被国外广泛应用到公众安防系统中，应用规模庞大。
1041048bit灰度jpg25kb背景面部识别可在任何背景下进行不受背景物件的移动及摄像头的移动所影入库照片及背景要求14目录人脸识别原理人脸识别原理第一部分第一部分人脸识别的应用场景人脸识别的应用场景第二部分第二部分人脸识别算法人脸识别算法第三部分第三部分15名称应用方法应用领域人像检索dbscan输入一张照片在人像图像数据库内检索出与之相似的照片供人工确认
查询：主要是针对确认身份的人员相片，在人口人像库中进行检索，以确认该人员身份，挖 掘出更换身份的在逃人员或犯罪嫌疑人，为公安机关打击犯罪、行政管理提供有力手段。
2021/3/17
.
15
治安（派出所）
人员身份核实：在当一个案犯或者嫌疑人被抓获而不承认自己真实身份的时候，可以用人像识 别技术自动识别出他的身份。 视频监控实时比对：利用现有公安治安视频监控系统、治安卡口视频监控系统等中的监控视频， 获取每个进入公共场所通道、机场海关安检口、车站、旅店等的人员的面貌信息，并利用人像识 别技术进行实时比对和识别，一旦发现特征符合的人员后即可发出警报信号通知安保人员，实现 自动预警、报警以及迅速布控和出警，提高治安监控管理的效率和智能化水平。 警用PDA实时比对（移动警务）：当公安民警、便衣在值勤时，凭职业敏锐的感觉发现可疑人 员，使用警用PDA让该人员协助拍相，通过内网传输到中心人库做比对，在把此人的比对结果快 捷返回，从而知道此人是否为犯罪嫌疑人，提高打击犯罪力度，震慑不法人员。
1041048bit灰度jpg25kb背景面部识别可在任何背景下进行不受背景物件的移动及摄像头的移动所影入库照片及背景要求14目录人脸识别原理人脸识别原理第一部分第一部分人脸识别的应用场景人脸识别的应用场景第二部分第二部分人脸识别算法人脸识别算法第三部分第三部分15名称应用方法应用领域人像检索dbscan输入一张照片在人像图像数据库内检索出与之相似的照片供人工确认
查询：主要是针对确认身份的人员相片，在人口人像库中进行检索，以确认该人员身份，挖 掘出更换身份的在逃人员或犯罪嫌疑人，为公安机关打击犯罪、行政管理提供有力手段。
2021/3/17
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15
治安（派出所）
人员身份核实：在当一个案犯或者嫌疑人被抓获而不承认自己真实身份的时候，可以用人像识 别技术自动识别出他的身份。 视频监控实时比对：利用现有公安治安视频监控系统、治安卡口视频监控系统等中的监控视频， 获取每个进入公共场所通道、机场海关安检口、车站、旅店等的人员的面貌信息，并利用人像识 别技术进行实时比对和识别，一旦发现特征符合的人员后即可发出警报信号通知安保人员，实现 自动预警、报警以及迅速布控和出警，提高治安监控管理的效率和智能化水平。 警用PDA实时比对（移动警务）：当公安民警、便衣在值勤时，凭职业敏锐的感觉发现可疑人 员，使用警用PDA让该人员协助拍相，通过内网传输到中心人库做比对，在把此人的比对结果快 捷返回，从而知道此人是否为犯罪嫌疑人，提高打击犯罪力度，震慑不法人员。
脸型分类(图示)分析课件
脸型与性格的关系
研究表明，脸型与性格之间存在一定 的关联。例如，圆形脸型的人通常比 较友善和开朗，方形脸型的人则比较 坚定和有决心的。
Part
02
常见脸型分类详解
圆形脸型
圆润、可爱、亲和力强 4
1
1. 下颚线条不明显，脸宽与脸长相近。
2
2. 脸颊丰满，下巴呈圆形。
3
3. 适合选择中分或低马尾发型，以拉长脸部线条。
根据脸型分类，为个人提供适合的配饰选择建议，如耳环、 项链、帽子等，以提升个人的整体形象。
Part
05
脸型分类的未来发展与展望
新技术与新方法的探索
深度学习技术
利用深度学习算法对人脸图像进 行自动识别和分类，提高分类准
确率和效率。
3D扫描技术
通过3D扫描技术获取人脸的立体 数据，更全面地分析脸部的特征， 为分类提供更准确的信息。
智能时尚搭配
根据用户的脸型特点，为 其推荐合适的发型、服装 等时尚搭配方案，提升用 户形象。
对未来的展望与期待
更加精准的分类
随着技术的不断进步，期待未来 能够实现更加精准的脸型分类，
满足更多个性化需求。
跨领域合作
希望未来能够有更多的跨领域合 作，将脸型分类技术应用于更多
领域，发挥其更大的价值。
普及与推广
02
01
2. 脸颊宽阔，下巴呈方形。
03
3. 适合选择侧分或高马尾发 型，以软化脸部上半部分宽
度。
04
05
4. 建议选择小耳环或耳钉， 避免大耳环。
长形脸型
成熟、优雅、瘦长 2. 脸颊较窄，下巴较长。
1. 下颚线条较窄，脸长明 显大于脸宽。
3. 适合选择中分或侧分发 型，以平衡脸部上半部分 宽度。
人脸识别技术与生物特征识别培训ppt (2)
生物特征识别技术的分类
按特征类型
可分为指纹识别、人脸识别、虹膜识 别、DNA识别等。
按应用场景
可分为民用和商用，以及政府机构和 安全领域等。
生物特征识别技术的应用场景
金融行业
用于身份验证和交易安 全，如移动支付、ATM
机等。
公共安全
用于公安、司法、海关 等领域的身份认证和嫌
疑人识别。
门禁系统
用于企业、住宅、重要 设施等的安全管理。
总结词：深入理解 总结词：编程实践
详细描述：生物特征识别技术培训首先需要深入 理解生物特征识别算法的原理，包括但不限于人 脸识别、指纹识别、虹膜识别等。学员需要了解 各种算法的基本原理、实现过程以及优缺点。
详细描述：在理解了生物特征识别算法的原理后 ，学员需要通过编程实践掌握这些算法。这包括 使用各种编程语言和工具进行算法的实现、调试 和优化。
生物特征识别技术在实际项目中的应用
总结词：案例分析
详细描述：为了使学员更好地理解和应用生物特征识别技术，培训应包含对实际 项目的案例分析。这些案例可以包括人脸识别门禁系统、指纹识别支付等，学员 需要了解这些系统的实现过程、遇到的问题以及解决方案。
生物特征识别技术在实际项目中的应用
总结词：项目实战
智能门禁系统
要点二
移动支付
生物特征识别技术被广泛应用于智能门禁系统中，如指纹 识别、虹膜识别等，通过生物特征识别技术实现高度安全 性的身份验证。
移动支付领域也广泛应用生物特征识别技术，如支付宝、 微信等，通过指纹识别、面部识别等技术实现快速、便捷 的身份验证。
综合案例
人机交互
人脸识别与生物特征识别技术的融合应用在人机交互领 域也取得了显著成果，如智能机器人、智能家居等，通 过人脸识别和生物特征识别技术实现更加智能化的交互 体验。
《有特点的人脸》课件
总结词
表情识别是通过分析面部表情的变化来推断人的情感状态，具有广泛的应用前 景。
详细描述
表情识别的原理主要是基于图像处理和机器学习技术，通过对面部特征的分析 和识别，可以推断出人的情感状态。这种技术在人机交互、虚拟现实、智能机 器人等领域有着广泛的应用。
情感计算与人机交互
总结词
情感计算是人工智能领域的一个重要分支，旨在通过分析人的情感状态来提高人机交互的体验。
肤色
美洲人的肤色范围从浅白色到深棕色，也有一些美洲人拥有较深的肤 色。
眼睛形状
美洲人的眼睛形状通常为圆形或椭圆形，颜色从浅蓝色到深褐色不等 。
发型
美洲人的发型也多种多样，包括直发、卷发和波浪发等。
03
人脸的识别与技术应用
人脸识别技术原理
01
02
03
特征提取
通过算法自动提取出人脸 图像中的特征点，如眼睛 、鼻子、嘴巴等部位的形 状、大小、位置等信息。
非洲人的肤色范围从浅咖啡色 到深巧克力色，也有一些非洲 人拥有较白的肤色。
眼睛形状
非洲人的眼睛形状通常为圆形 或椭圆形，颜色从深棕色到黑 色不等。
发型
非洲人的发型也多种多样，包 括卷发、波浪发和爆炸头等。
欧洲人
01
02
03
04
面部特征
欧洲人的面部特征通常包括较 窄的骨骼结构、较窄的额头和
下颚、以及较挺的鼻子。
同的性格特点和命运走向。
例如圆脸型的人可能性格开朗、 活泼，方脸型的人可能性格坚强 、自信，而长脸型的人可能性格
内向、深沉。
脸部的肌肉结构和皮肤质地等特 征也可以透露出人的心理状态和
生活习惯。
02
不同人种的人脸特点
亚洲人
表情识别是通过分析面部表情的变化来推断人的情感状态，具有广泛的应用前 景。
详细描述
表情识别的原理主要是基于图像处理和机器学习技术，通过对面部特征的分析 和识别，可以推断出人的情感状态。这种技术在人机交互、虚拟现实、智能机 器人等领域有着广泛的应用。
情感计算与人机交互
总结词
情感计算是人工智能领域的一个重要分支，旨在通过分析人的情感状态来提高人机交互的体验。
肤色
美洲人的肤色范围从浅白色到深棕色，也有一些美洲人拥有较深的肤 色。
眼睛形状
美洲人的眼睛形状通常为圆形或椭圆形，颜色从浅蓝色到深褐色不等 。
发型
美洲人的发型也多种多样，包括直发、卷发和波浪发等。
03
人脸的识别与技术应用
人脸识别技术原理
01
02
03
特征提取
通过算法自动提取出人脸 图像中的特征点，如眼睛 、鼻子、嘴巴等部位的形 状、大小、位置等信息。
非洲人的肤色范围从浅咖啡色 到深巧克力色，也有一些非洲 人拥有较白的肤色。
眼睛形状
非洲人的眼睛形状通常为圆形 或椭圆形，颜色从深棕色到黑 色不等。
发型
非洲人的发型也多种多样，包 括卷发、波浪发和爆炸头等。
欧洲人
01
02
03
04
面部特征
欧洲人的面部特征通常包括较 窄的骨骼结构、较窄的额头和
下颚、以及较挺的鼻子。
同的性格特点和命运走向。
例如圆脸型的人可能性格开朗、 活泼，方脸型的人可能性格坚强 、自信，而长脸型的人可能性格
内向、深沉。
脸部的肌肉结构和皮肤质地等特 征也可以透露出人的心理状态和
生活习惯。
02
不同人种的人脸特点
亚洲人
结构化人脸超分ppt课件
correspondence algorithm.In ECCV, 2010. [2] M. Irani and S. Peleg. Improving resolution by image registration.CVGIP, 53(3):231–239, 1991.
26
引言 4. 整合梯度图（Intergrating Gradient Maps ）
分辨率图像的先验知识，同时结合重建约束来指导对图像的超分
辨率。
算法效果
6
引言 • [1] Hallucination faces (S.Barker ,T.Kanade,2000)
•
通过利用以金字塔形式组织的正面人脸图像的梯度分布先验，在最大后验
概率的框架下完成超分辨率重建。由于重建过程是逐像素进行的，因此容易缺
0 60
40 20
00
50 40 30 20 10
4.6
13
引言 文中所用
theta=1.6
相 关 工 作 本文算法
算法效果
0.4
0.3
0.2
0.1
0 60
40 20
00
50
40
30
20
10
1.6
14
引言
相 关 工 作 本文算法
算法效果
Landmarks
样本库
Multi-PIE dataset （320*240，包含年龄，姿势，表情的变化）
7
结构化的
人脸超分
摘要
本文提出一种基于局部图像结构的人脸超分方法。每 幅人脸图像可由面部器官（facial components）、轮廓 （contours）、平滑区（smooth regions）三部分表示。
26
引言 4. 整合梯度图（Intergrating Gradient Maps ）
分辨率图像的先验知识，同时结合重建约束来指导对图像的超分
辨率。
算法效果
6
引言 • [1] Hallucination faces (S.Barker ,T.Kanade,2000)
•
通过利用以金字塔形式组织的正面人脸图像的梯度分布先验，在最大后验
概率的框架下完成超分辨率重建。由于重建过程是逐像素进行的，因此容易缺
0 60
40 20
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50 40 30 20 10
4.6
13
引言 文中所用
theta=1.6
相 关 工 作 本文算法
算法效果
0.4
0.3
0.2
0.1
0 60
40 20
00
50
40
30
20
10
1.6
14
引言
相 关 工 作 本文算法
算法效果
Landmarks
样本库
Multi-PIE dataset （320*240，包含年龄，姿势，表情的变化）
7
结构化的
人脸超分
摘要
本文提出一种基于局部图像结构的人脸超分方法。每 幅人脸图像可由面部器官（facial components）、轮廓 （contours）、平滑区（smooth regions）三部分表示。
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.
7
结构化的
人脸超分
摘要
本文提出一种基于局部图像结构的人脸超分方法。每 幅人脸图像可由面部器官（facial components）、轮廓 （contours）、平滑区（smooth regions）三部分表示。
1. 面部器官：进行图像配准，产生准确的样本，变换高 频细节用来保存结构上的一致性。
2. 轮廓： 在高分辨率图像（HR）中学习统计先验， 产生显著的结构。
代替该点的像素值，而每一邻域像素点权值是随该点与中心点的距离单调
增减的。这一性质是很重要的，因为边缘是一种图像局部特征，如果平滑
算法效果运算对离算子中心很远的像素点仍然有很大作用，则平滑运算会使图像失
真。
.
12
引言 宽高斯核
theta=4.6
相 关 工 作 本文算法
算法效果
0.2
0.15
0.1
3. 平滑区： 块匹配方法。
.
8
引言
相 关 工 作 本文算法
算法效果
本文算法的主要步骤
.
9
引言
本
文
相
算
关
法
工
的
作பைடு நூலகம்
大
本文算法 致
描
述
算法效果
给定LR图像
块匹配
双立方插值 中间HR图像
1.各向异性插值 2.恢复边缘锐度
提取姿态和关键点
HR细节
与LR样本图像匹配，选取器官最 相似的
HR边缘
整合，后向投影算法
失一些人脸的全局性约束，如对称性和亮度的一致性等。他们在定义HR图像的
相
先验分布时，使用的是从训练人脸库中搜索出的最相似像素的水平和竖直梯度
关
，这使得HR图像的先验项是与输入的LR图像相关的，即基于识别的梯度先验。
工
作本文算法• [9] Face hallucination:Theory and practice (C.Liu ,H.-Y.Shum.etc,2007)
•
相
关
•
工
作
本文算法 •
放大图像空间尺寸，图像会出现锯齿现象，尤其是原始输入图像 中的细节信息，很容易出现过模糊现象。
高分辨率图像能提供丰富的细节信息，对客观场景的描述更准确 细致。
通常在视频监控等情况下获取的人脸图像分辨率较低，不能直接 使用。超分辨率技术可以在高分辨率下高质量显示图像。
• 人脸图像超分辨率重建是图像超分辨率技术在人脸上的应用。它
Structured Face Hallucination
结构化的人脸超分
.
1
结构化的
人脸超分
引言 相关工作 本文算法 算法效果
.
2
引言
超分辨率重建
LR
HR
• 人脸超分：
降采样
相
•
由低分辨率图像（low-resolution images, LR）复原出高分
关
辨率图像（high-resolution images, HR）的技术。
工
作 本文算法
•
图像超分辨率重建 VS 图像复原、图像插值
• 1. 图像复原是在不改变图像尺寸的情况下恢复一幅图像。
• 1. 图像插值可以提高图像分辨率，但只是可以增加图像的像素尺寸，改变图像的视觉效
果，不能突破原有的信息量。
算法效果 • 3. 图像超分辨率重建能使放大后图像仍能保持原始输入图像的细节部分，它涵盖了图像
1. 289个人的2184张正面人脸图像 2. 60个人的283张30度角的人脸图像
每张人脸图像对应: 1). 一个标记关键点的文件； 2). two labels: 一个标记姿势,一个标记是否存在眼
镜（手动标记）。 two labels用来限制搜索区域
.
15
引言1. 面部器官的梯度图（Gradient Maps for Facial Components）
0.05
0 60
40 20
00
50 40 30 20 10
4.6
.
13
引言 文中所用
theta=1.6
相 关 工 作 本文算法
算法效果
0.4
0.3
0.2
0.1
0 60
40 20
00
50
40
30
20
10
1.6
.
14
引言
相 关 工 作 本文算法
算法效果
Landmarks
样本库
Multi-PIE dataset （320*240，包含年龄，姿势，表情的变化）
算法效果
还可以应用在很多领域，除了人脸识别，还有人脸视频图像传输 、人脸图像恢复、人脸图像表情分析等。
.
5
引言
• 1. 基于重建的方法：
•
采用“重建约束”，即高分辨率图像经过变形和下采样，生
成低分辨率的输入图像，来复原出高分辨率图像。
相
关
工
• 2. 基于学习的方法：
作 本文算法
•
通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的关系，获得高
复原技术和图像插值。
.
3
引言
相 关 工 作 本文算法
算法效果
(a) (b)
图1 不同样本选择方法的 SR重建效果比较：
(a) 低分辨率图像 (b) Bicubic 插值 (c) 随机样本 (d) 自适应样本 (e) 全体样本 (f) 原始高分辨率图像
(c) (d)
(e) (f)
.
4
引言
• Why
U
.
11
引言 高斯核函数
即所谓的径向基函数 (Radial Basis Function， 简称 RBF)。
相
k( x xc ) exp x xc ^ 2 /(2* )^ 2
关 工
其中，xc 为核函数中心， 为函数的宽度参数 ，控制了函数的径
向作用范围。
作
本文算法 高斯函数是单值函数。这表明，高斯滤波器用像素邻域的加权均值来
重建的HR图像
.
10
引言 本文算法
相 关 工 作 本文算法
2
Ih argmin I U s.t. (I G) Il
I
Note ：梯度算子
： ：卷积
Uc
G ：σ宽的高斯核
：下采样
argmin ：使目标函数取最小值时的变量值
（1）
Ue Ub
整合
算法效果
关键问题：求 U c ,U e ,U b
分辨率图像的先验知识，同时结合重建约束来指导对图像的超分
辨率。
算法效果
.
6
引言 • [1] Hallucination faces (S.Barker ,T.Kanade,2000)
•
通过利用以金字塔形式组织的正面人脸图像的梯度分布先验，在最大后验
概率的框架下完成超分辨率重建。由于重建过程是逐像素进行的，因此容易缺
•
Liu 等人提出了人脸超分辨率的两步法：首先,在特征脸子空间中，用一个
全局参数模型根据低分辨率输入图像估计出高分辨率人脸图像；然后，用一个
局部非参数马尔科夫网络模型来补偿第一步中重建的高分辨率图像与原始高分
算法效果 辨率图像间的残差。但是第一步中的全局参数模型需要已知降晰函数，而且第
二步中的马尔科夫网络也需要复杂的计算。