1、基於深度協作表達的人臉圖像超分辨率算法研究與應用_百度學術
采用一種深度協作表達算法框架，構造深度的多線性模型 分段擬合高低分辨率圖像塊之間的非線性關系，本文算法簡潔高效，提供了一種新的深度學習模型，實驗表明本文算法相比傳統基於表達的算法和基於卷積神經網絡的人臉超分辨率算法具有更好的主客觀重建質量。
通過留一策略更新每個層的低分辨率人臉圖像訓練集。
采用一種自適應加權協作表達的人臉超分辨率算法，該算法：
1）引入自適應矩陣和權重矩陣，自適應地調節優化函數中重建誤差項和表達系數之間的比例關系和進行權重優化，
2）並且受到深度學習的超分辨率方法的啟發，為了更好的恢復圖像的細節和高頻信息，引入了殘差字典學習，
3）同時在所提出的算法中，將傳統的基於位置塊的方法擴展成基於上下文信息塊的方法，不僅從位置塊獲得圖像結構的先驗知識，也從非位置塊中獲得了圖像先驗信息，能夠更好重建出目標高分辨率圖像。
