基于深度超分辨率重建的监控图像人脸识别

• 作者: 朱海 杨露 王国中 范涛
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 深度卷积网络级联 超分辨率重构 监控图像 人脸识别
• 年，卷（期）: 2018,（16）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理
• 页码范围: 61-64
• 页数: 4页
• 分类号: TN949.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1801644

摘要

针对当前视频监控中人脸分辨率低、识别难度大的问题,提出一种深度超分辨率的监控图像人脸识别框架.通过级联2个深度卷积神经网络模块,首先对获取的低分辨率人脸图像进行超分辨率重建,其次利用第2个卷积神将网络模块提取重构后的高分辨率人脸特征,提出一种结构优化的深度卷积神经网络,并将深度卷积神经网络学习到的特征送入SOFTMAX对人脸进行分类识别.在FERET数据集上进行验证,实验结果显示,研究提出的框架与传统方法相比,大幅提高低分辨率情况下的监控图像人脸识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国中		59	161	7.0	11.0
2	范涛		16	15	2.0	3.0
3	杨露		4	0	0.0	0.0
4	朱海		3	1	1.0	1.0