为解决当前人脸超分辨率算法细节处理不足和过度平滑等问题,基于对抗网络技术提出一种针对单一面部图像的超分辨率重建算法。在生成网络中并联边缘检测网络,提取丰富的人脸轮廓细节以辅助特征提取,通过Ranger优化器优化网络训练过程,最终结合客观评价和主观评价指标,建立数学模型综合评价重建效果。实验结果表明,算法较三次样条法、SRGAN、FSRCNN等方法具有更优的主观和客观评价结果。提升了面部的细节复原能力,具有更好的重建效果。
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