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一种基于回归树分类的双重映射学习压缩人脸图像复原方法

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本发明提供了一种基于回归树分类的双重映射学习压缩人脸图像复原方法。在训练阶段，首先将得到的残差人脸图像不重叠分块，对应位置压缩图像块向外扩展后分块构成训练样本集；再对每个压缩图像块进行二次重叠分块，对得到的每个子块进行多维特征提取再进行回归树分类；通过分类结果引导压缩图像块进行全局回归和多局部线性回归的双重映射；得到的双重映射作为压缩图像块和残差图像块之间的非线性回归模型；将上述模型应用到待清晰的图像块中，得到复原后的残差图像块；按照位置顺序将残差图像块无重叠拼接后再加上压缩图像，得到最终复原后的清晰人脸图像。

著录项

公开/公告号CN110852962A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-02-28

原文格式PDF
申请/专利权人南京邮电大学;
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申请/专利号CN201911035976.1
发明设计人刘峰;邓金晶;干宗良;崔子冠;
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申请日2019-10-29
分类号
代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙);
代理人曹坤
地址 210046 江苏省南京市栖霞区文苑路9号
入库时间 2023-12-17 07:00:13

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-03-24

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T5/00 申请日:20191029

实质审查的生效
2020-02-28

公开

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