论文研究基于神经网络和先验知识的低分辨率车牌字符复原方法 .pdf

结合小波与递归神经网络的低分辨率人脸识别

针对人耳识别中存储量和计算速度的要求，同时考虑远距离拍摄时低分辨率人耳识别问题，探讨了低分辨率人耳图像识别性能，给出了分辨率与识别率的关系。首先采用高斯金字塔对人耳图像进行不同层的分解，然后对每一层图

针对小波变换仅能有效表达图像中的点奇异性,难以提取煤岩图像曲线特征的弱点,以及高分辨率煤岩图像计算量大,难以满足煤岩识别实时性要求的问题,提出了一种基于曲波变换的低分辨率煤岩识别方法。该方法通过曲波变

现有基于学习的人脸超分辨率算法假设高低分辨率特征具有流形一致性（耦合字典学习），然而低分辨率图像的降质过程使得高低分辨率特征产生了“一对多”的映射关系偏差，减少了极低分辨率图像特征的判决信息，降低了超

使用非线性时间序列分析方法，对低分辨率采样的小规模网络流量数据进行混沌特性分析。给出了网络流量数据的平滑策略，计算了网络流量数据的最大Lyapunov指数，并对流量数据与噪声序列加以区分，从不同角度验

基于分块CS-LBP和加权PCA算法的低分辨率人脸识别，李嘉頔，陈振学，针对LBP特征在低分辨率人脸图像上识别率较低的问题，本文提出了一种基于分块中心对称局部二值模式(CenterSymmetricL

为了进一步增强视频图像超分辨率重建的效果，研究利用卷积神经网络的特性进行视频图像的空间分辨率重建，提出了一种基于卷积神经网络的视频图像重建模型。采取预训练的策略用于重建模型参数的初始化，同时在多帧视频

基于中值滤波的单幅图像去雾算法所获取的大气面纱图像不能有效地保留雾天图像的边缘信息，也不能真实地反映场景的深度信息，因此，提出了一种基于引导滤波器的大气面纱修正方法。由中值滤波得到初始大气面纱，使用引

目的：应用和评估基于超分辨率卷积神经网络（SRCNN）的超分辨率方案，以增强数字乳房X线照片的图像分辨率。材料和方法：从用于乳腺X线筛查的数字数据库（CBIS-DDSM）的精选乳腺成像亚组中，总共采集

基于低分辨率磁滞变化曲线的杆件拉力测量.pdf,根据磁弹基本原理可知，不同拉力作用下杆件材料的磁滞回线存在差异，据此提出了一种磁弹拉力测量改进方法。该方法先采用双套筒线圈式磁弹传感器采集不同拉力下杆件