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內容簡介： 人脸是视频监控之类应用的重要辨识信息。人脸超分辨率算法是利用视频图像前后帧互补信息或样本库先验信息提高原始人脸图像分辨率的技术。受拍摄环境、器件及存储等噪声影响，现有人脸超分辨率算法往往难以满足低质量、低分辨率人脸图像超分辨率重建的需要。针对噪声对人脸超分辨率重建过程中图像块稀疏表示系数、冗余字典表达能力、不同形态成分有效表示等因素的影响而导致超分辨率重建结果质量下降的问题，《基于稀疏表示模型的人脸超分辨率研究》介绍K近邻编码均值约束稀疏表示、高维图约束字典学习和人脸多形态稀疏表示等内容，创新性地解决基于稀疏表示的人脸超分辨率技术中的关键性问题。

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