技术总结
本发明公开了一种面向识别的低分辨率人脸图像超分辨率方法。包括：通过少量收集的监控场景降质样本，采用变分自编码网络学习样本数据的降质分布规律；基于数据降质分布规律，通过采样策略扩充服从数据降质分布规律的多样性降质样本；对高分辨率数据样本通过风格迁移网络进行样本降质模拟生成处理，以获取与真实降质样本同分布的对应低分辨率人脸样本；使用高分辨率数据样本和对应生成的低分辨率降质样本对预设的人脸图像超分辨率网络进行训练，直到网络收敛为止。本发明能够使人脸超分辨率增强网络不仅能生成高质量的清晰人脸，同时关注身份信息相关纹理的合成。本发明够在低分辨率样本量较少的情况下，提高监控场景下低分辨率人脸图像的识别率。分辨率人脸图像的识别率。分辨率人脸图像的识别率。
技术研发人员：陈军 陈金 王晓 孙志宏
受保护的技术使用者：武汉大学
技术研发日：2020.10.23
技术公布日：2021/1/29