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[发明专利]人脸超分辨率重构方法-CN202110545674.X在审
发明人：于力;冼文灏;何建;邹见效;徐红兵 -专利权人：宜宾电子科技大学研究院
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸超分辨重构方法，首先获取包含低分辨率人脸图像和超分辨率人脸图像的人脸图像样本，然后构建人脸超分辨率重构网络，包括超分辨率重构主网络和人脸关键点先验信息估计网络，根据人脸关键点先验信息采用注意力机制，迭代处理获取低分辨率人脸图像特征，从而生成超分辨率人脸图像；采用人脸图像样本对人脸超分辨率重构网络进行训练，然后将需要进行超分辨率重构的低分辨率人脸图像输入人脸超分辨率重构网络，生成超分辨率人脸图像。本发明基于SRFBN网络进行改进，引入人脸关键点先验信息以及注意力机制，设计了人脸超分辨率重构网络，以提高人脸超分辨率重构的准确度，以便进一步提高人脸识别性能。
人脸超分辨率方法

[发明专利]一种超分辨率人脸图像重建方法-CN202110495933.2有效
发明人：和红杰;蒋桐雨;陈帆 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种超分辨率人脸图像重建方法，通过获取人脸图像训练集，然后建立人脸图像网络，将人脸图像训练集输入到人脸图像网络中得到超分辨率训练人脸图像集，基于超分辨率训练人脸图像集和人脸图像训练集计算损失函数值，并通过优化损失函数对人脸图像网络进行训练，基于低分辨率人脸图像和训练后的人脸图像网络进行超分辨率人脸图像重建，降低了超分辨率人脸图像重建的复杂度，实现快速准确的超分辨率人脸图像的重建，且重建出的超分辨率人脸图像为高质量的人脸图像
一种分辨率图像重建方法

[发明专利]人脸超分辨率实现方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010552759.6有效
发明人：胡天舒;刘家铭;洪智滨 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请实施例公开了人脸超分辨率实现方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人脸图像处理和深度学习领域。具体实现方案为：提取第一图像中的人脸部分；将人脸部分输入预先训练的人脸超分辨率模型，得到超清人脸图；获取超清人脸图对应的语义分割图；利用语义分割图，采用超清人脸图替代第一图像中的人脸部分，得到人脸超分辨率的图像本申请实施例能够提高人脸图像的分辨率。
人脸超分辨率实现方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于人脸超分辨率处理的人脸老化模拟方法-CN200810226629.2无效
发明人：王蕴红;耿伟;姜方圆 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2008-11-18 - 公布日： 2009-05-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人脸超分辨率处理的人脸老化模拟方法，该方法包括：归一化处理人脸图像；训练各年龄段超分辨率方法；降低输入图像分辨率；进行指定年龄段的人脸超分辨率处理，即利用训练好的人脸超分辨率方法，将指定年龄的脸部纹理信息填补进低分辨率输入人脸图像，从而得到人脸老化模拟图像。可以使用的人脸超分辨率方法是基于学习的人脸超分辨率方法，本发明采用本征转换Eigentransformation。本发明可以应用各种基于学习的人脸超分辨方法；本发明利用基于学习的人脸超分辨，可以真实可信的进行人脸老化模拟；且本发明仅考虑人脸纹理变化，计算速度快。
一种基于人脸超分辨率处理老化模拟方法

[发明专利]一种超光谱人脸识别方法、装置、电子设备及其存储介质-CN202010163505.5有效
发明人：曹志诚;庞辽军;岑熙;赵恒 -专利权人：西安电子科技大学;西安西电信安智能科技有限公司
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种超光谱人脸识别方法、装置、电子设备及其存储介质，方法包括获取可见光人脸图像集和红外人脸图像集；对可见光人脸图像集和红外人脸图像集分别进行预处理；构建超光谱图像融合网络模型，对超光谱图像融合网络模型进行训练；通过超光谱图像融合网络模型得到超光谱人脸图像集；构建卷积神经网络人脸识别模型，对卷积神经网络人脸识别模型进行训练；通过卷积神经网络人脸识别模型得到人脸特征集，并使用支持向量机分类器对人脸特征集进行分类处理以实现超光谱人脸识别本发明提出了一套完整的超光谱人脸识别技术，可以解决传统人脸识别技术的适用范围窄、识别性能不高、且特征提取鲁棒性差等缺陷。
一种光谱识别方法装置电子设备及其存储介质

[发明专利]人脸图像的超分方法、装置、设备及存储介质-CN202010611280.5在审
发明人：贺沁雯;李果;熊宝玉;樊鸿飞;蔡媛 -专利权人：北京金山云网络技术有限公司
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了一种人脸图像的超分方法、装置、设备及存储介质。其中，方法包括：获取目标人脸图像；获取目标人脸图像的引导图像，其中，引导图像包括标注有目标人脸图像中的五官图像的位置的人脸解析图像，和/或与目标人脸图像中的五官图像所对应的五官模板图像；将目标人脸图像和引导图像输入至人脸超分模型中，得到与目标人脸图像对应的超分人脸图像，其中，超分人脸图像的分辨率大于目标人脸图像的分辨率。基于本方法，所得到的超分人脸图像失真度低。
图像方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于结构先验的人脸图像超分辨率方法-CN201911271596.8在审
发明人：马鑫;侯峦轩;赫然;孙哲南 -专利权人：天津中科智能识别产业技术研究院有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开基于结构先验的人脸图像超分辨率方法，包括：将人脸图像数据集的图像数据预处理，得到训练数据集与测试数据集；通过计算生成网络生成的人脸图像与真实的人脸图像之间的结构先验损失，能够使得生成的人脸图像保持拓扑结构的合理性训练包括生成网络与判别网络的模型，生成网络包括16个残差块，得到能对低分辨率人脸图像进行超分到高分辨人脸图像的人脸图像超分模型；使用训练好的人脸图像超分模型，对测试数据集中的低分辨率图像超分处理，测试训练好的人脸图像超分模型的超分性能
一种基于结构先验图像分辨率方法

[发明专利]一种人脸图像重建方法、装置以及存储介质-CN202210741509.6在审
发明人：卢涛;王依伊;程芳芳;张彦铎;方稳华 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸图像重建方法、装置以及存储介质，属于图像重建领域，方法包括：通过各个原始人脸图像依次对超分辨率待训练模型的超分辨率图像训练分析得到超分辨率训练模型；通过超分辨率训练模型分别对原始人脸图像的图像识别得到目标超分辨率图像；通过所有的原始人脸图像和所有的目标超分辨率图像对人脸重建待训练模型的人脸重建图像训练分析得到人脸重建训练模型；通过人脸重建训练模型分别对目标超分辨率图像的图像重建得到人脸图像重建结果。本发明能够重建高保真和身份感知的HR人脸图像，能够提取更详细的信息，提升了视觉保真度。
一种图像重建方法装置以及存储介质

[发明专利]一种提高人脸清晰度的方法-CN201910805700.0有效
发明人：胡晓;孙娟;韦蕴珊;彭绍湖;李树义;向俊将 -专利权人：广州大学
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理领域，为提高人脸清晰度的方法，将高分辨率人脸分解为高分辨率基本人脸和增强人脸，并分别降采样为低分辨率基本人脸、增强人脸，构造低分辨率基本人脸训练集、低分辨率增强人脸训练集；基于PCA的基本人脸推理模型、低分辨率基本人脸训练集的平均值，重构超分辨率基本人脸；基于SRSP或VDSR的增强人脸推理模型重建得到超分辨率增强人脸；将超分辨率基本人脸和增强人脸融合得到清晰的超分辨率人脸。本发明提出基于清晰度可分级推理的超分辨率技术，能有效估计真实低分辨率人脸的结构和高频纹理信息，将重建后获得的高分辨率基本人脸和增强人脸进行融合，得到清晰的超分辨率人脸。
一种提高清晰度方法

[发明专利]一种面向人脸监控图像超分辨率的质量测评方法及系统-CN202310739033.7在审
发明人：陈炜玲;徐晓怡;林伟焘;赵铁松;魏宏安 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种面向人脸监控图像超分辨率的质量测评方法及系统，包括以下步骤：步骤S1:设计人脸超分重建图像质量主观评价标准；步骤S2：规范人脸超分辨重建图像主观质量数据库构建方法；步骤S3：设计客观的人脸超分辨重建图像质量评价方法及系统本发明可以对人脸超分辨重建算法进行准确的质量评估和优化，为监控系统中人脸图像的超分提供有效的指导和改进方向。
一种面向监控图像分辨率质量测评方法系统

[发明专利]一种面向监控场景的行人人脸超分辨率重建方法-CN201810224421.0在审
发明人：杨金福;王美杰;张京玲;李明爱;许兵兵 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2018-03-19 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提出一种面向监控场景的行人人脸超分辨率重建方法，将行人人脸检测和人脸超分辨率重建统一到一个网络中，实现以端到端的方式输出人脸超分辨率图像，并给出针对行人人脸不可避免的不对齐、含有噪声等问题的解决方法本发明分为行人人脸检测部分和人脸超分辨重建部分。给定一张行人的图像，首先利用人脸检测网络生成候选人脸的包围盒，然后将得到的包围盒输入人脸超分辨网络中，生成高分辨率的人脸图像。在联合优化的过程中，人脸检测网络和人脸超分辨网络相互适应。本发明能够为视频监控的行人再识别技术提供有效的信息，帮助完成寻找特定行人的任务，突破现有再识别中依靠行人外表等属性来区分不同的行人，有效利用关键的人脸信息。
人脸超分辨率人脸检测人脸超分辨重建监控场景包围盒网络图像高分辨率联合优化人脸图像人脸信息视频监控网络生成对齐噪声输出帮助统一

[发明专利]人脸图像超分辨率重建方法及计算机可读取的存储介质-CN201910323776.X有效
发明人：刘蒸蒸;刘伟华 -专利权人：智慧眼科技股份有限公司
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸图像超分辨率重建方法。本发明的人脸图像超分辨率重建方法，独创性地提取了两种人脸语义先验知识，将两种人脸先验信息和人脸超分辨率重建网络的编码部分拼接合并后作为人脸超分辨率重建网络的解码部分的输入，确保了重构的人脸图像包含更多的人脸先验信息，并且将人脸超分辨率重建网络和多任务人脸语义先验知识提取网络共同作为生成对抗网络的生成器，使得重建后的高分辨率人脸图像更加真实逼真，执行速度也很快，对于不同程度低分辨率的人脸图像都具有良好的鲁棒性。本发明的人脸图像超分辨率重建方法，对于由于采集设备和环境以及网络传输介质、图像压缩等因素引起的低分辨率图像的超分辨率重建具有良好的应用效果。
图像分辨率重建方法计算机读取存储介质

[发明专利]一种基于稠密残差神经网络的人脸图像超分辨率方法-CN201910752651.9在审
发明人：马鑫;侯峦轩;孙哲南;赫然 -专利权人：天津中科智能识别产业技术研究院有限公司
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开基于稠密残差神经网络的人脸图像超分辨率方法，包括步骤：将人脸图像数据集的图像数据预处理，得到训练数据集与测试数据集；使用训练数据集训练包括稠密残差神经网络与判别网络的模型，得到能对低分辨率人脸图像进行超分到高分辨人脸图像的人脸图像超分模型；使用训练好的人脸图像超分模型，对测试数据集中的低分辨率图像超分处理，测试训练好的人脸图像超分模型的超分性能。本发明使用稠密残差神经网络，提高了模型容量和加快训练速度，提高模型的泛化能力和加快训练速度；引入判别网络，使生成的高分辨率人脸图像更加接近真实的高分辨率人脸图像，显著的提高生成的高分辨率图像的视觉质量。
人脸图像神经网络残差稠密训练数据集高分辨率图像数据预处理低分辨率图像高分辨率图像人脸图像数据测试数据集测试数据超分辨率低分辨率高分辨网络视觉测试引入

[发明专利]基于特征分离学习的低分辨模糊人脸图像超分辨重建方法-CN202110750086.X在审
发明人：韩红;弋宁宁;李康;鲁飞鸿;赵健 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征分离学习的低分辨模糊人脸图像超分辨重建方法，主要解决现有技术中模糊因素影响低分辨模糊人脸图像超分辨重建，及超分辨结果存在伪影，造成超分辨结果不真实的问题；其方案是：通过构建的模糊特征网络生成作监督的模糊特征图；将低分辨率模糊人脸图像与作监督的模糊特征图输入到构建的特征分离网络分离得到清晰低分辨人脸图像；将分离后的清晰低分辨人脸图像输入到构建的超分辨网络中，得到清晰的高分辨人脸图像。本发明利用构建的特征分离网络能有效地分离出低分辨模糊人脸图像的模糊特征，并通过超分辨网络中的水平卷积层的处理，在提高人脸图像分辨率的同时消除了伪影，有效提升了超分辨的效果，可用于人脸识别。
基于特征分离学习分辨模糊图像重建方法

[发明专利]一种基于注意力机制的人脸图像超分辨率方法-CN201911016445.8在审
发明人：马鑫;侯峦轩;孙哲南;赫然 -专利权人：天津中科智能识别产业技术研究院有限公司
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开基于注意力机制的人脸图像超分辨率方法，包括：将人脸图像数据集的图像数据预处理，得到训练数据集与测试数据集；训练包括生成网络与判别网络的模型，生成网络包括16个稠密残差块，每个稠密残差块与一个注意力模块并行连接，得到能对低分辨率人脸图像进行超分到高分辨人脸图像的人脸图像超分模型；使用训练好的人脸图像超分模型，对测试数据集中的低分辨率图像超分处理，测试训练好的人脸图像超分模型的超分性能。
一种基于注意力机制图像分辨率方法

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