基于卷积神经网络的人脸超分辨率重建

作者：王容; 张永辉; **; 张帅岩

来源：计算机工程与设计, 2019, 40(09): 2614-2619.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2019.09.037

• 人脸超分辨率
• 卷积神经网络
• 视频监控
• 残差网络
• Inception结构

针对监控环境中的人脸图像分辨率低、辨识度差的问题,提出一种基于卷积神经网络的人脸超分辨率重建算法。设计包含42个卷积层的网络,在高层采用Inception结构与残差网络的组合学习残差,与输入相加得到输出。Inception结构增加网络宽度,增加网络非线性,残差网络加快网络的收敛速度,将不同放大因子的低分辨率人脸融合到一个训练集中训练,解决不同放大因子的重建问题。实验结果表明,相比Bicubic和SRCNN,该方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)上分别提升了2.4dB/2.1%和1.33dB/1.05%,网络的收敛速度得到较大提高。

• 单位
  海南大学