[发明专利]使用卷积神经网络的面部超分辨率有效
| 申请号： | 201480074939.0 | 申请日： | 2014-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN105960657B | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 印奇;曹志敏;周而进 | 申请（专利权）人： | 北京旷视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 于小宁;史新宏 |
| 地址： | 100080 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 使用双通道深度卷积神经网络(BCNN)的面部超分辨率，其可以自适应地融合两个通道的信息。在一个示例中，所述BCNN实现为从输入图像提取高等级特征。所提取的高等级特征与输入图像中的低等级细节组合，以产生较高分辨率图像。优选地，获得合适的系数，以自适应地组合所述高等级特征和所述低等级细节。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 卷积 神经网络 面部 分辨率 | ||
【主权项】：
1.一种用于从输入面部图像生成较高分辨率输出面部图像的系统，所述系统包括：卷积神经网络(CNN)，其生成输入面部图像的面部表示，所述CNN包括卷积层、非线性化层和下采样层；面部超分辨率器，其从所述面部表示生成所述输入面部图像的超分辨率版本，所述超分辨率面部图像具有比所述输入面部图像更高的分辨率；上采样器，其对所述输入面部图像执行上采样以得到所述输入面部图像的上采样版本；系数估计器，其从所述面部表示生成系数，其中，所述系数估计器是从所述面部表示生成所述系数的神经网络；以及面部组合器，其根据所述系数将所述输入面部图像的超分辨率版本与所述输入面部图像的上采样版本组合，以产生输出面部图像。
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