国家杰出青年科学基金(61225008)
- 作品数：2 被引量：193H指数：1
- 相关作者：周杰张志浩苏衡肖锋更多>>
- 相关机构：清华大学中国传媒大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 超分辨率图像重建方法综述被引量：192
- 2013年
- 由于广泛的实用价值与理论价值,超分辨率图像重建(Super-resolution image reconstruction,SRIR或SR)技术成为计算机视觉与图像处理领域的一个研究热点,引起了研究者的广泛关注.本文将超分辨率图像重建问题按照不同的输入输出情况进行系统分类,将超分辨率问题分为基于重建的超分辨率、视频超分辨率、单帧图像超分辨率三大类.对于其中每一大类问题,分别全面综述了该问题的发展历史、常用算法的分类及当前的最新研究成果等各种相关问题,并对不同算法的特点进行了比较分析.本文随后讨论了各不同类别超分辨率算法的互相融合和图像视频质量评价的方法,最后给出了对这一领域未来发展的思考与展望.
- 苏衡周杰张志浩
- 关键词：超分辨率图像重建计算机视觉图像处理
- 训练结构化支持向量机的优化切平面法被引量：1
- 2013年
- 结构化支持向量机是机器学习中描述结构化输出问题的一种新模型,对其进行训练是一个典型的非光滑凸优化问题,最常用的训练算法是切平面法。切平面法中原问题的目标函数往往会发生振荡,因此一般需要加入线搜索环节。但是还没有针对结构化支持向量机的高效的线搜索方法。该文提出了一种优化的切平面法,通过二次插值来进行近似线搜索,并将其应用到结构化支持向量机的训练中。在多类分类上的实验表明:该算法的迭代次数接近精确线搜索,而每次迭代的计算量保持不变。在序列分类上的实验表明:该算法在训练其他复杂类型的结构化支持向量机时仍然比当前主流算法效率高很多。
- 肖锋周杰
