| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 人脸超分辨重建的研究背景及现实意义 | 第9-10页 |
| 1.2 人脸超分辨重建的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要内容及章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 人脸超分辨重建算法概述 | 第13-27页 |
| 2.1 人脸超分辨重建算法概述 | 第13-18页 |
| 2.1.1 基于全局脸的人脸超分辨率重建 | 第14-16页 |
| 2.1.2 基于局部脸的人脸超分辨率重建 | 第16-18页 |
| 2.2 基于驻点邻域回归的超分辨重建算法 | 第18-21页 |
| 2.3 基于极限学习机的超分辨重建算法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 极限学习机算法简介 | 第21-22页 |
| 2.3.2 基于极限学习机的图像超分辨率重建 | 第22-23页 |
| 2.4 Needle结构介绍 | 第23-26页 |
| 2.4.1 块匹配和Needle匹配简介 | 第24-25页 |
| 2.4.2 针对人脸图像的Needle匹配和块匹配对比 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于位置的Needle聚类和多元回归的人脸超分辨重建 | 第27-41页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 基于位置的人脸图像块聚类 | 第28-29页 |
| 3.2.1 基于图像位置块的人脸超分辨率重建 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于位置的人脸图像块聚类 | 第29页 |
| 3.3 基于位置的Needle聚类和多元回归的人脸超分辨重建 | 第29-32页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第29-31页 |
| 3.3.2 基于位置的Needle聚类 | 第31-32页 |
| 3.3.3 多聚类回归融合和高分辨率诱导聚类 | 第32页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第32-40页 |
| 3.4.1 人脸库介绍 | 第33页 |
| 3.4.2 对比算法及参数设置 | 第33-34页 |
| 3.4.3 FEI人脸库上算法对比 | 第34-37页 |
| 3.4.4 CAS-PEAL-R1人脸库上算法对比 | 第37-39页 |
| 3.4.5 算法参数对该算法的影响分析 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于子空间非线性回归的自由视角人脸超分辨率重建 | 第41-60页 |
| 4.1 引言 | 第41-42页 |
| 4.2 基于多元回归的人脸超分辨率重建 | 第42-44页 |
| 4.2.1 基于回归的人脸超分辨重建 | 第43页 |
| 4.2.2 基于子空间聚类的多元回归模型 | 第43-44页 |
| 4.3 基于子空间非线性回归的自由视角人脸超分辨率重建方法 | 第44-48页 |
| 4.3.1 算法原理 | 第44-46页 |
| 4.3.2 基于稀疏字典的子空间聚类 | 第46-47页 |
| 4.3.3 基于极限学习机的非线性回归模型 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第48-56页 |
| 4.4.1 对比算法及参数设置 | 第49-50页 |
| 4.4.2 FEI正面人脸库上的算法对比 | 第50-51页 |
| 4.4.3 FEI自由视角人脸库 | 第51-53页 |
| 4.4.4 自然图像库上的算法验证 | 第53-54页 |
| 4.4.5 算法参数对该算法的影响分析 | 第54-56页 |
| 4.5 算法的鲁棒性分析 | 第56-59页 |
| 4.5.1 算法在人脸库上的噪声鲁棒性测试 | 第56-57页 |
| 4.5.2 真实场景中人脸图像的重建 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 不足与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
