基于近邻非负线性组合的高分辨率图像重建

针对现有基于局部线性嵌入的高分辨率图像重建算法对噪声敏感、图像块间边界不连续等问题,提出一种近邻非负线性重建高分辨率图像的流形学习算法。将流形学习重建过程中的近邻线性组合系数约束为非负,并采用基于像素块比例值的特征提取方法。实验结果表明,该算法能重建更多的细节,降低块效应,提高重建图像的峰值信噪比。

基于D-LLE算法和图像分块的人脸识别方法

人脸识别是当前计算机视觉领域的一个研究热点,在日常生活中的应用也非常广泛。近年来,流形被认为是视觉感知的基础,利用流形学习算法可以寻找图像的内在特征。文章提出一种基于差异性值监督LLE(D-LLE)算法和图像分块的人脸识别方法,首先对提取的人脸图像进行分块,然后利用D-LLE算法进行人脸子图像集特征提取,最后使用最近邻分类器进行人脸图像识别。通过与现有人脸识别方法进行仿真结果比较,该方法能够取得较好的识别效果。