[发明专利]基于生成对抗网络和亚像素卷积的人脸超分辨率重建方法有效
| 申请号： | 201710347472.8 | 申请日： | 2017-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN107154023B | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | 段翰聪;张帆;赵子天;文慧;闵革勇;陈超;李博洋 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 田甜 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络和亚像素卷积的人脸超分辨率重建方法，包括以下步骤：A、利用常用的公开人脸图像数据集，进行预处理，制作低分辨率人脸图像与对应高分辨率人脸图像训练集；B、构建用于训练的生成对抗网络模型，在生成网络中加入亚像素卷积层来实现超分辨率图像生成并引入包含特征损失的加权型损失函数；C、将步骤A得到的训练集依次输入生成对抗网络模型中进行模型训练，调整参数，达到收敛；D、将待处理的低分辨率人脸图像进行预处理，输入步骤C得到的对抗模型得到超分辨率重建后的高分辨率图像，可生成具有人脸轮廓更清晰、细节更具体、特征不变性的高分辨率对应图像，提升了人脸识别准确率，有更好的人脸超分辨率重建效果。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸超分辨率 人脸图像 对抗 亚像素 卷积 预处理 低分辨率 高分辨率 网络模型 训练集 重建 超分辨率图像 超分辨率重建 高分辨率图像 人脸图像数据 调整参数 模型训练 人脸轮廓 人脸识别 输入步骤 输入生成 损失函数 网络 不变性 加权型 准确率 构建 收敛 图像 清晰 引入 制作 | ||
【主权项】：
1.基于生成对抗网络和亚像素卷积的人脸超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：A、制作低分辨率人脸图像与对应高分辨率人脸图像训练集；B、构建用于训练的生成对抗网络模型，在生成网络中加入亚像素卷积层，引入包含特征损失的加权型损失函数；C、将步骤A得到的训练集依次输入生成对抗网络模型中进行模型训练，调整参数，达到收敛；D、将待处理的图像进行预处理，输入步骤C得到的对抗模型得到超分辨率重建后的高分辨率图像；所述损失函数包括判别网络的损失函数，所述判别网络的损失函数为原始高分辨率人脸图像与生成高分辨率人脸图像判别结果的交叉熵损失函数之和，其中，交叉熵损失函数为：![]()
式中，zy表示真实结果，zj表示经过判别网络得到的结果，m为判别结果个数。
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- 超分辨成像方法和等光程及非等光程超分辨成像系统-201610957687.7
- 刘正君;郭澄;陈卡娜;谭久彬;刘俭 - 哈尔滨工业大学
- 2016-10-27 - 2019-10-18 - G06T3/40
- 本发明公开了基于分数傅里叶变换域的超分辨成像方法和等光程及非等光程超分辨成像系统。该超分辨成像方法包括：采集物体不同分数阶的N个强度图像；首先利用随机函数初始化目标平面的复振幅，进行不同分数阶变换以得到在测量平面相应的相位和振幅，保留相位信息舍弃振幅信息；将此N个测量振幅图像及相应保留相位，组合成复振幅，并分别进行逆分数傅里叶变换得到相应N个目标平面图像，并将此N个目标平面图像的振幅和相位分别取算术平均值，所得振幅和相位的均值相结合即为下一次迭代中目标平面复振幅的更新值；不断利用以上步骤迭代计算得到重构复振幅，相应强度即为重构图像，经过多次迭代即可得到超光学分辨力的重构图像。
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