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摘要
本发明公开了一种用于低分辨率监控视频的超分辨率重建方法,该方法将低分辨率监控视频帧使用两个不同尺寸的卷积核用于特征表示,之后将两者提取的特征结合作为下一层的输入,并通过残差学习方式使网络训练更加容易,用反卷积层来对于学习到的特征进行超分辨率的重建,然后使用随机梯度下降算法对卷积神经网络优化,获取已训练的网络模型,再将待重建的低分辨率监控图片输入到已训练好的网络模型中,进行监控视频的超分辨率重建。本发明在不提高硬件成本的前提下,提高了监控视频的图像分辨率,使得能够更多地获取辨识人脸所需的特征信息,用于辅助刑事侦查确定犯罪嫌疑人身份,提高了刑事侦查中确定犯罪嫌疑人身份的准确率和效率。
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