基于中继循环残差网络的人脸超分辨率重建

• 作者: 卢涛 张彦铎 李晓林 汪家明
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 中继网络 人脸幻构 图像重建 深度学习 深度网络
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 机器人控制及其他
• 页码范围: 95-100
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.181217

摘要

设计了一种新型的中继循环残差神经网络,用于增强超分辨率重建图像的重建效果,提出了一种双层深度网络,其中重建网络负责初步图像重建,由中继网络进一步提示图像细节.所提出的中继网络架构同样也适用于具有不同类型的超分辨率深度学习网络,在CAS-PEAL-R1和CASIA-Webface数据库上的实验结果表明:中继网络模型提升了传统深度网络的图像重建性能,主客观重建质量均优于现有的卷积神经网络超分辨率算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓林	武汉工程大学计算机科学与工程学院	23	105	5.0	10.0
2	张彦铎	武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室	43	206	7.0	11.0
3	卢涛	武汉工程大学计算机科学与工程学院	20	37	4.0	5.0
4	汪家明	武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室	2	10	2.0	2.0