基于深度学习的人脸图像去模糊方法研究

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人脸图像去模糊任务,致力于在模糊核未知的情况下,从已知的人脸模糊图像中复原出潜在的清晰图像,属于人脸图像复原的一个重要的研究方向。清晰的人脸图像对于人脸识别等高级图像处理任务以及刑事侦查等实际任务有至关重要的作用,故该文致力于提高人脸图像的质量。首先,为了更好地应用面部语义信息,该文设计了基于面部语义信息的人脸图像去模糊网络。该网络通过语义分割子网络获得面部语义掩模,通过语义类去模糊子网络更好地恢复人脸图像的面部组件,通过全局去模糊子网络进行更加细致的去模糊处理,通过卷积块注意力模块聚焦图像的重要特征。实验结果表明该网络可以明显地提高人脸图像的质量。其次,为了采用双任务联合训练的方法,同时在应用中仅需去模糊模型就可得到较高质量的人脸重构图像,该文设计了基于语义注意力损失的人脸图像去模糊网络。该网络使用语义注意力模块作为语义解析分支和去模糊分支的桥梁,在训练阶段对这两个分支进行联合训练,在测试阶段仅使用去模糊分支进行去模糊处理。且该网络使用注意力辅助的自校准卷积块,以提高网络的性能和计算效率。实验结果表明该网络拥有较好的性能。最后,为了进一步减小网络的训练复杂度,提高网路的泛化能力,该文设计了基于人脸注意力单元的人脸图像去模糊网络。该网络使用人脸注意力单元、人脸注意力编码单元和人脸注意力解码单元,并使用空间自适应特征融合块以更好的融合相应的编解码特征。实验结果表明该网络可以获得质量较好的人脸重构图像,多尺度判别器的使用可改善人脸图像的视觉效果。
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