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公开(公告)号：CN107133921A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201610108841.3
申请日：2016-02-26
申请人： 北京大学 , 北大方正集团有限公司 , 北京北大方正电子有限公司
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明提供了一种基于多层次邻域嵌入的图像超分辨率重建方法和一种基于多层次邻域嵌入的图像超分辨率重建系统，其中，所述方法包括：对待处理图像进行可控金字塔分解操作，得到高通图像、低通剩余图像和多个方向上的带通子带图像；根据邻域嵌入算法对所述多个方向上的带通子带图像、所述高通图像和所述低通剩余图像分别进行重建处理，得到对应的高分辨率子带图像；对多个所述高分辨率子带图像进行所述可控金字塔分解操作的逆变换处理，以生成高分辨率图像。通过本发明的技术方案，可以有效地解决因直接重建图像的所有高频成分导致图像的纹理细节被平滑的问题，从而提高图像超分辨率重建的精确度。
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公开(公告)号：CN106780318A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201510831521.6
申请日：2015-11-25
申请人： 北京大学 , 北大方正集团有限公司 , 北京北大方正电子有限公司
CPC分类号： G06T3/4038 , G06T5/50 , G06T2207/20081 , G06T2207/20221 , G06T2207/30201
摘要： 本发明提出了一种人脸幻构方法和一种人脸幻构系统，其中，人脸幻构方法包括：获取低分辨率人脸图片；根据所述低分辨率人脸图片的光照分布和细节分布，调整训练集中的每幅训练集图片的光照分布和细节分布；根据调整后的所述每幅训练集图片，通过邻域嵌入方法建立高分辨率图像块；将所述高分辨率图像块进行合并，得到高分辨率人脸图片。通过本发明的技术方案，实现了一种光照适应的人脸幻构方法，使低分辨率人脸图片与每幅训练集图片光照一致，从而达到高频信息一致，便于进行高分辨率重建，提升了重建高分辨率人脸图片的准确性。
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公开(公告)号：CN114419724A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202011074346.8
申请日：2020-10-09
申请人： 北京大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于多任务自监督学习的动作识别方法及电子装置，包括：使用编码器对待识别动作数据进行编码；对编码后的数据进行分类，将概率最大的类别判定为待识别动作数据的动作类别；其中，编码器进行训练时的自监督任务包括：动作预测自监督任务、拼图自监督任务和对比学习自监督任务。本发明设计了适用于动作数据的自监督任务以及训练策略，并通过多种自监督任务，提升动作数据的动作识别准确率。
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公开(公告)号：CN106296567B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201510272143.2
申请日：2015-05-25
申请人： 北京大学 , 北大方正集团有限公司 , 北京北大方正电子有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于稀疏表示的多层次图像风格的转换方法及装置，该方法包括：将待转换的彩色图像转换成第一灰度图像，通过提取第一灰度图像和目标风格图像的边缘特征重建第一灰度图像的结构层作为第二灰度图像和纹理层作为第三灰度图像，获取彩色图像中的显著区域和非显著区域，在显著区域和非显著区域采用不同的权值融合第二灰度图像和第三灰度图像得到第四灰度图像，根据目标风格图像调整所述第四灰度图像的饱和对比度，获得与目标风格图像风格相同的彩色图像。该方法不仅保留了待转换图像的结构特征，也增添了目标风格图像的纹理特征，实现了通过一张目标风格图像就可以完成待转换图像的风格转换，展示了良好的视觉效果。
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公开(公告)号：CN106296567A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510272143.2
申请日：2015-05-25
申请人： 北京大学 , 北大方正集团有限公司北京北大方正电子有限公司
CPC分类号： G06T3/0056 , G06T2207/10024
摘要： 本发明公开了一种基于稀疏表示的多层次图像风格的转换方法及装置，该方法包括：将待转换的彩色图像转换成第一灰度图像，通过提取第一灰度图像和目标风格图像的边缘特征重建第一灰度图像的结构层作为第二灰度图像和纹理层作为第三灰度图像，获取彩色图像中的显著区域和非显著区域，在显著区域和非显著区域采用不同的权值融合第二灰度图像和第三灰度图像得到第四灰度图像，根据目标风格图像调整所述第四灰度图像的饱和对比度，获得与目标风格图像风格相同的彩色图像。该方法不仅保留了待转换图像的结构特征，也增添了目标风格图像的纹理特征，实现了通过一张目标风格图像就可以完成待转换图像的风格转换，展示了良好的视觉效果。
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