Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Super-resolution algorithms typically transform images into 1D vectors and operate on these vectors to obtain a high-resolution image. In this study, the authors first propose a 2D method for super-resolution using a 2D model that treats images as matrices. We then apply this 2D model to the super-resolution of face images. Two-directional two-dimensional principal component analysis (PCA) [(2D)2-PCA]...
Traditional face superresolution methods treat face images as 1D vectors and apply PCA on the set of these 1D vectors to learn the face subspace. Zhang et al [7] proposed Two-directional two-dimensional PCA (2D)2-PCA for efficient face representation and recognition where images are treated as matrices instead of vectors. In this paper, we present a two-step algorithm for face superresolution. In...
This paper presents the multiscale directional decomposition based on the directional frequency information of an image. In general, the pixel values of an image predominantly changes in only a few directions, based on this fact, the directional decomposition is achieved. Two different approaches are used for decomposition namely direction dependent filter bank (DDFB) and multiscale directional Gaussian...
This paper proposes a wrapping based directional Hartley transform (WDirHT) in the Hartley domain. The wrapping based curvelet transform is used to construct the WDirHT in the Hartley domain. The WDirHT is a sparse representation than curvelet transform. The redundancy factor of the transform is 2.82 with computational complexity of O(N2log2N) for NxN image and takes less computation time for reconstruction...
Generally face images may be visualized as points drawn on a low-dimensional manifold embedded in high-dimensional ambient space. Many dimensionality reduction techniques have been used to learn this manifold. Orthogonal locality preserving projection (OLPP) is one among them which aims to discover the local structure of the manifold and produces orthogonal basis functions. In this paper, we present...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.