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摘要
本发明公开了一种基于多尺度残差网络的高质量人脸生成方法,过程如下：数据集设计步骤,整合当前主流的人脸数据集,通过软件生成低质量人脸与高质量人脸的数据对；模型设计与训练步骤,对多尺度残差网络的设计以及利用数据对进行模型训练,进而获得网络模型权重；模型预测步骤,针对现实所获取的人脸图像,进行模型处理后,得到预测结果。本发明将深度学习网络技术应用到高质量人脸的生成任务,用来生成具有高分辨、低模糊程度、低噪声的彩色人脸图像；用深度学习网络的方法,能够减少人工绘制的时间与成本,为后续人脸的特征提取与识别打下坚实基础。
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