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摘要
随着社会科技水平的日新月异,拍照设备以及视频监控已经融入到了人们生活中的方方面面,日常拍照中的相机抖动和人物运动会导致图像产生运动模糊,影响图像的拍摄质量;视频监控中有时需要对目标人物进行定位、识别、跟踪,但是很多情况下,由于相机抖动或者人物运动,导致图像产生运动模糊,增加了人脸识别的难度,有时甚至根本无法分辨。为了解决人脸运动模糊的问题,本文提出一种基于GAN网络的网络模型算法,在GAN网络的基础上,通过上采样卷积网络和残差网络加深网络的深度,使用跳跃链接对网络进行优化,加强网络前后特征间的联系,最后对损失函数权重进行训练调整,得到了最终的端到端网络。实验结果表明,这种网络模型能够很好地去除人脸运动模糊,恢复人脸轮廓和细节。
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