【摘 要】
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人脸幻构是图像超分辨率重建领域的一个子领域,用于恢复面部基本特征且不变形.现有方法着重于恢复本身细节相对丰富的图像,本文针对高频细节已丢失严重的人脸图像提出了一种渐进式生成对抗网络的人脸超分辨率重建方法(P-FSRGAN),可生成逼真的8倍超高分辨率人脸图像.采用渐进式生成方法,通过分阶段拆分训练的方式来保证训练过程的稳定.Inception-ResNet结构的引入增加了网络的宽度;加快了网络收敛
【机 构】
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上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093
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人脸幻构是图像超分辨率重建领域的一个子领域,用于恢复面部基本特征且不变形.现有方法着重于恢复本身细节相对丰富的图像,本文针对高频细节已丢失严重的人脸图像提出了一种渐进式生成对抗网络的人脸超分辨率重建方法(P-FSRGAN),可生成逼真的8倍超高分辨率人脸图像.采用渐进式生成方法,通过分阶段拆分训练的方式来保证训练过程的稳定.Inception-ResNet结构的引入增加了网络的宽度;加快了网络收敛速度.引入语义分割网络获得人脸的边缘轮廓信息和面部特征.实验结果表明,在8倍放大尺度因子下,P-FSRG
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