国家自然科学基金(61271256)

作品数：18被引量：24H指数：3
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相关作者：阮若林倪浩刘芳华王建峰廖海斌更多>>
相关机构：湖北科技学院武汉大学平顶山工业职业技术学院湖北工程学院更多>>
相关期刊：《核电子学与探测技术》《现代电子技术》《电讯技术》《计算机应用与软件》更多>>
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分而冶之的人脸图像年龄估计
《计算机工程与设计》2017年第11期3162-3167,共6页刘玉坤 樊爱宛 廖海斌 
国家自然科学基金项目(61271256);中国博士后科学研究面上支助基金项目(2015M582355);湖北省自然科学基金项目(ZRMS2017001419);湖北省教育厅科学技术研究计划青年人才基金项目(Q20172805);湖北省教育科学规划基金项目(2016GB086)
在人脸年龄特征提取方面,充分利用卷积神经网络在图像应用领域的优良特性,使用深度学习方法进行人脸年龄特征提取,采用因子分析方法进行特征降维提取鲁棒性特征。在年龄估计函数学习方面,充分利用年龄阶段性和次序性研究基于秩的年龄估...
关键词：年龄估计 深度学习 特征提取 特征降维 次序秩 
基于稀疏编码的鲁棒型人脸超分辨率重建被引量：3
《电讯技术》2017年第8期957-962,共6页刘芳华 阮若林 倪浩 王建峰 
国家自然科学基金资助项目(61271256);湖北省教育厅科研计划指导性项目(B2017183);湖北省自然科学基金资助项目(2015CFB452);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201513)
为了减少人脸超分图像的边缘伪影和图像噪点,利用基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法,在字典学习阶段,结合L1范数引入在线字典学习方法,使字典根据当前输入图像块和上次迭代生成的字典逐列更新,得到更加精确的超完备字典对,用于图...
关键词：人脸图像 超分辨率重建 稀疏编码 在线字典学习 
基于在线字典学习的人脸超分辨率重建被引量：2
《现代电子技术》2017年第13期57-61,共5页刘芳华 阮若林 王建峰 倪浩 
国家自然科学基金项目(61271256);湖北省自然科学基金项目(2015CFB452);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201513);湖北省教育厅科研计划指导性项目(B2015080)
针对基于学习的人脸超分辨率算法噪点、伪影较多,且噪声鲁棒性较差的问题,提出一种基于在线字典学习的人脸超分辨率重建算法。以人脸图集作为训练图库,运用在线字典学习方法提高字典训练的精度。独立调整字典学习阶段的正则化参数λt和...
关键词：在线字典学习 超分辨率重建 含噪人脸图像 稀疏编码 
双正则化参数法超分辨率重建核磁共振图像被引量：1
《核电子学与探测技术》2016年第9期948-952,共5页刘芳华 阮若林 倪浩 王建峰 
国家自然科学基金(61271256);湖北省教育厅科研计划指导性项目(B2016188)资助
针对基于稀疏编码的超分辨率算法噪点、伪影较多的问题,提出一种双正则化参数核磁共振图像超分算法。该算法引入在线字典学习方法,以训练正则化参数λt分开训练生成精确的超完备字典对,并调整重建正则化参数λr,得到最佳的稀疏系数用于...
关键词：核磁共振 超分辨率重建 双正则化参数 稀疏编码 
一种用于车牌识别的图像超分辨率重建技术被引量：1
《计算机应用与软件》2016年第11期208-211,262,共5页刘芳华 倪浩 阮若林 王建峰 
国家自然科学基金项目(61271256);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201513);湖北省自然科学基金项目(2015CFB452);湖北省教育厅科研计划指导性项目(B2015080);湖北科技学院校级科研项目(KY13048)
获取的车牌图像因分辨率过低、过量模糊和噪声等原因会导致其图像质量较低,影响了车牌识别的准确率。为了提高车牌识别的准确率,采用基于学习的超分辨率重建算法增强低质车牌图像。引入在线字典学习方法训练超完备字典,并制作适合于车...
关键词：超分辨率 车牌识别 在线字典学习 稀疏编码 
基于非局部相似字典学习的人脸超分辨率与识别被引量：2
《武汉大学学报（信息科学版）》2016年第10期1414-1420,共7页廖海斌 陈友斌 陈庆虎 
国家自然科学基金(61271256);国家公安部应用创新项目(2008YYCXHBST068);中国博士后科学研究面上支助项目(2015M582355);湖北科技学院博士启动基金项目(BK1418)~~
随着视频监控应用的普及,超低分辨率人脸识别问题越来越突出。现存的人脸识别算法在面对超低分辨率人脸图像时无法给出满意识别性能。在一定程度上,人脸超分辨率方法可以提高人脸的分辨率,但是,目前主流的基于字典学习的人脸超分辨率方...
关键词：人脸超分辨率 人脸识别 字典学习 线性组合 非局部相似 
稀疏系数独立可调的单图超分辨率重建
《计算机应用》2016年第4期1096-1099,1105,共5页倪浩 阮若林 刘芳华 王建峰 
国家自然科学基金资助项目(61271256);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201513);湖北省自然科学基金资助项目(2015CFB452);湖北省教育厅科研计划指导性项目(B2015080)~~
针对基于学习的超分辨率重建图像边缘锐度较好但伪影较明显的问题,提出一种改进的稀疏系数独立可调的超分算法以消除伪影。由于字典训练阶段高分辨率图像和低分辨率图像均已知,认为高维图像空间和低维图像空间对应的稀疏系数不同,故此...
关键词：稀疏系数 超分辨率重建 在线字典学习 单图 
Super-Resolution for Face Image with an Improved K-NN Search Strategy被引量：1
《China Communications》2016年第4期151-161,共11页QU Shenming HU Ruimin CHEN Shihong JIANG Junjun WANG Zhongyuan ZHANG Maosheng 
supported by the National Natural Science Foundation of China(61172173,61303114,61271256,61272544,U1304615,U1404618);the National High Technology Research and Development Program of China(863 Program)No.2013AA014602
Recently, neighbor embedding based face super-resolution(SR) methods have shown the ability for achieving high-quality face images, those methods are based on the assumption that the same neighborhoods are preserved i...
关键词：face hallucination K-NN re-identify SUPER-RESOLUTION manifold learning 
基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建被引量：5
《计算机应用研究》2016年第3期911-915,共5页倪浩 阮若林 刘芳华 
国家自然科学基金资助项目(61271256);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201513);湖北省自然科学基金资助项目(2015CFB452)
基于学习的单图超分辨率重建算法能获得较好的超分效果,但存在重建图像伪影较为明显的问题。为解决这一问题,提出了一种基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建算法。在字典学习过程中运用在线字典学习方法(online dictionary lear...
关键词：正则化参数 超分辨率 在线字典学习 稀疏编码 图像 
Face Super-resolution Reconstruction and Recognition Using Non-local Similarity Dictionary Learning Based Algorithm被引量：3
《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》2016年第2期213-224,共12页Ningbo Hao Haibin Liao Yiming Qiu Jie Yang 
supported by China Postdoctoral Science Foundation(2015M582355);the Doctor Scientific Research Start Project from Hubei University of Science and Technology(BK1418);National Natural Science Foundation of China(61271256)
One of the challenges of face recognition in surveillance is the low resolution of face region. Therefore many superresolution (SR) face reconstruction methods are proposed to produce a high-resolution face image from...
关键词：ALGORITHMS Learning algorithms Optical resolving power 
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