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提出一种人脸图像超分辨率重建(Super-Resolution Reconstruction,SRR)的自适应学习样本选择方法。利用局部保持投影(Locality Preserving Projections,LPP)算法的局部保持能力,在人脸图像局部流形上分析其非线性结构特征,并给出了LPP变换向量的数值解法。在LPP的特征空间中动态搜索学习样本,即选择出与输入图像块最为相似的像素块集合。利用选择出的样本通过基于像素块的特征变换法完成超分辨率重建。实验表明,自适应样本选择方法可以快速、有效地选择出