基于偏最小二乘的人脸超分辨率重构 (2010年)

提出了一种基于偏最小二乘（PLS）的超分辨率重构方法用于快速恢复高分辨率人脸图像。该算法利用主成分分析（PCA）方法将所有高、低分辨率人脸图像投影到各自的特征子空间中，通过PLS对高、低分辨率投影变量之间的统计关系进行回归建模。当输入的低分辨率人脸图像给定时，对应的高分辨率人脸图像可以由训练后的回归模型导出。实验结果表明，在离线训练的情况下，所提出的算法可以快速地给出令人满意的重构解。