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广东省自然科学基金(S2011040004211)
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1
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相关机构:
五邑大学
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
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基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像
2019年
为有效恢复图像的高频信息,本文提出一种基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像方法.该方法结合密集型深度卷积神经网络和残差网络,并将原图像的高频信息单独提取上采样后与重建后的超分辨率图像融合形成高频特征补偿,使得图像质量提升.通过实验对比,本文算法相比于SRCNN算法重建出的超分辨率图像效果提升约1 db.
应自炉
龙祥
基于特征融合与支持向量机的伪装人脸识别
伪装人脸识别由于其在打击罪犯中有较高的实际应用价值,已成为人脸识别中的热点问题之一,近年来已受到一些学者的密切关注,但该问题目前仍未能得到较好解决。研究了一种基于特征融合与支持向量机的伪装人脸识别方法,该方法分别采用二维...
翟懿奎
甘俊英
曾军英
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人脸识别
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