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  Kernel Hebbian Algorithm for single-frame super-resolution

Kim, K., Franz, M., & Schölkopf, B. (2004). Kernel Hebbian Algorithm for single-frame super-resolution. In A. Leonardis, & H. Bischof (Eds.), ECCV 2004 Workshop on Statistical Learning in Computer Vision (SLCV 2004) (pp. 135-149).

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D951-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-538A-2
Genre: Konferenzbeitrag

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pdf2645.pdf (beliebiger Volltext), 3MB
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https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-538B-1
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pdf2645.pdf
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Öffentlich
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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Kim, KI1, 2, Autor           
Franz, M1, 2, Autor           
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: This paper presents a method for single-frame image super-resolution using an unsupervised learning technique. The required prior knowledge about the high-resolution images is obtained from Kernel Principal Component Analysis (KPCA). The original form of KPCA, however, can be only applied to strongly restricted image classes due to the limited number of training examples that can be processed. We therefore propose a new iterative method for performing
KPCA, the em Kernel Hebbian Algorithm. By kernelizing the
Generalized Hebbian Algorithm, one can iteratively estimate the Kernel Principal Components with only linear order memory complexity. The resulting super-resolution algorithm shows a comparable performance to the existing supervised methods on images containing faces and natural scenes.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2004-05
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 2645
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: ECCV 2004 Workshop on Statistical Learning in Computer Vision (SLCV 2004)
Veranstaltungsort: Praha, Czech Republic
Start-/Enddatum: 2004-05-15

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: ECCV 2004 Workshop on Statistical Learning in Computer Vision (SLCV 2004)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Leonardis, A, Herausgeber
Bischof, H, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 135 - 149 Identifikator: -