[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在审
| 申请号： | 201910752651.9 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110610464A | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 马鑫;侯峦轩;孙哲南;赫然 | 申请（专利权）人： | 天津中科智能识别产业技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 12107 天津市三利专利商标代理有限公司 | 代理人： | 韩新城 |
| 地址： | 300457 天津市滨海新区天津经济技*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 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 | ||
【主权项】：
1.一种基于稠密残差神经网络的人脸图像超分辨率方法，其特征在于，包括步骤：/nS1.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：/nS2.使用训练数据集训练模型，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；包括：/n利用低分辨率人脸图像和对应的目标高分辨率人脸图像作为模型的输入，训练模型中的稠密残差神经网络；/n将目标高分辨率人脸图像和稠密残差神经网络所生成的高分辨率人脸图像输入到判别网络中，由判别网络判断出输入图像的真假，模型迭代多次达到稳定后完成模型的训练；/nS3.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。/n
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