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Air Max 2014 Zalando su patch simili che si trovano

Air Max 2014 Zalando

Il presente documento propone un nuovo approccio per immagine singola super-risoluzione (SR) Nike Air Max 90 Infrared sulla base generalizzata di adattamento della regressione congiunta Air Max 2014 Zalando kernel (G-AJKR) e adattabile apprendimento dizionario. La regressione congiunta mira prima di regolarizzare la ricostruzione problema mal posto sfruttando la regolarità strutturale locale e non locale auto-similarità delle immagini. Si compone di più regressori kernel generalizzate localmente definite su patch simili che si trovano nella gamma non locale che si combinano, quindi contemporaneamente sfruttando entrambe le statistiche di immagine in modo naturale. Ogni gruppo di regressione viene poi pesato da una misura di ridondanza regionale si propone di controllare i loro effetti relativi di regolarizzazione in modo adattivo. Questa regressione congiunta prima è anche generalizzato alla gamma di multi-scale e rotazioni. Per la robustezza, l'apprendimento adattivo dizionario e scarsità dizionario a base di prima vengono introdotti per interagire con questo prima. Applichiamo il metodo proposto sia generale immagini naturali e le immagini dei volti umani (faccia allucinazioni), e per il secondo incorporiamo un nuovo volto globale in prima ricostruzione SR preservando faccia discriminativity. In entrambi i casi, il nostro metodo supera altri metodi relativi state-of-the-art qualitativamente e quantitativamente. Inoltre, il nostro metodo di allucinazione viso supera anche gli altri se applicato ad affrontare applicazioni di riconoscimento.
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