【摘 要】
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现有基于学习的人脸超分辨率算法假设高低分辨率特征具有流形一致性（耦合字典学习）,然而低分辨率图像的降质过程使得高低分辨率特征产生了＂一对多＂的映射关系偏差,减少了极低分辨
【机 构】
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武汉工程大学计算机科学与工程学院,智能机器人湖北省重点实验室（武汉工程大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61502354);国家留学基金委资助;湖北省自然科学基金(No.2012FFA099,No.2012FFA134,No.2013CF125,No.2014CFA130,No.2015CFB451);湖北省湖北省青年科技晨光计划;测绘地理信息公益性行业科研专项(No.201412014);武汉工程大学研究基金项目(No.K201403)
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现有基于学习的人脸超分辨率算法假设高低分辨率特征具有流形一致性（耦合字典学习）,然而低分辨率图像的降质过程使得高低分辨率特征产生了＂一对多＂的映射关系偏差,减少了极低分辨率图像特征的判决信息,降低了超分辨率重建图像的识别率。针对这一问题,引入了半耦合稀疏字典学习模型,松弛高低分辨率流形一致性假设,同时学习稀疏表达字典和稀疏表达系数之间的映射函数,提升高低分辨率判决特征的一致性,在此基础上,引入协同分类模型,实现半耦合特征的高效分类。实验表明：相比于传统稀疏表达分类算法,算法不仅提高了识别率,并且还大幅度降
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