基于生成对抗网络的人脸超分辨率技术

• 作者: 何文玉 张天露 杨杰 贾利民
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸超分辨率 图像处理 生成对抗网络 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3143字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2020)02-0040-04

摘要

针对传统方法只能提高人脸图像中局部区域的清晰度,并存在整体人脸图像钝化模糊等问题,提出了一种基于生成对抗网络的人脸超分辨率方法.通过PSNR值、SSIM值以及MOS测试的综合考量,得出基于该方法的人脸超分辨率技术相比于其他传统图像处理方法或SRCNN,DRCN,ESPCN等深度学习方法具有很大的优势,其生成的超分辨率人脸在提高了放大倍数的同时,还获得了更好的人脸高频细节.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	江西理工大学电气工程与自动化学院	36	130	6.0	10.0
2	张天露	江西理工大学电气工程与自动化学院	3	0	0.0	0.0
3	何文玉	江西理工大学电气工程与自动化学院	2	0	0.0	0.0
4	贾利民	江西理工大学电气工程与自动化学院	1	0	0.0	0.0