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浙江大学学报（工学版） 2022年第5期56卷 1006-1016页

作者：何立庞善民西安交通大学软件学院陕西西安710049

针对语音-人脸图像重建方法缺乏来自不同维度的监督约束及未利用人脸先验信息,导致生成图像和真实图像相似度不高的问题,提出结合年龄监督和人脸先验信息的语音-人脸图像重建方法.通过预训练的年龄评估模型为当前数据集扩充年龄数据,弥... 详细信息

针对语音-人脸图像重建方法缺乏来自不同维度的监督约束及未利用人脸先验信息,导致生成图像和真实图像相似度不高的问题,提出结合年龄监督和人脸先验信息的语音-人脸图像重建方法.通过预训练的年龄评估模型为当前数据集扩充年龄数据,弥补来自年龄监督信息的缺乏.通过语音-人脸图像跨模态身份匹配方法,为给定语音检索接近真实人脸的面部图像,将得到的图像作为人脸先验信息使用.该方法通过定义结合交叉熵损失和对抗损失的联合损失函数,从年龄感、低频内容和局部纹理等方面均衡提升重建图像质量.基于数据集Voxceleb 1,通过人脸检索实验的方式进行测试,与当前主流方法进行比较和分析.结果表明,该方法能有效提升生成图像与真实图像的相似度,所生成的图像具有更好的主客观评价结果.

关键词：深度学习图像重建卷积神经网络生成对抗网络人脸先验信息

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基于多尺度特征融合的属性已知人脸图像超分辨率

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南京理工大学学报 2022年第5期46卷 571-578页

作者：姚肇亮刘宇男张姗姗杨健南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

卷积神经网络凭借其强大的表征能力,在图像超分辨率任务上取得了许多令人满意的结果。许多基于神经网络的方法采用增加网络深度的方式,存在存储空间消耗多、实用性不强的问题。为解决该问题,该文提出一种基于多尺度特征融合的属性感知... 详细信息

卷积神经网络凭借其强大的表征能力,在图像超分辨率任务上取得了许多令人满意的结果。许多基于神经网络的方法采用增加网络深度的方式,存在存储空间消耗多、实用性不强的问题。为解决该问题,该文提出一种基于多尺度特征融合的属性感知人脸图像超分辨率网络。该文借助局部残差模块和逐元素相加的融合方式以减少网络复杂性并提炼出表征能力优秀的多尺度特征。该文构建一个可自适应地融合多尺度特征和人脸先验的属性感知模块,使得网络学习到更丰富的语义信息。该文提出的网络由多个网络子模块级联构成,并通过一个多层次特征融合模块进行共同学习。试验表明:该文方法能取得良好的超分辨率性能,输出更加真实的人脸图像,可以通过调整人脸属性信息进行人脸图像生成效果的操纵。

关键词：人脸图像超分辨率多尺度特征融合人脸先验信息深度卷积神经网络

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基于深度学习的人脸图像超分辨率算法研究与应用

基于深度学习的人脸图像超分辨率算法研究与应用

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作者：李成杰华南理工大学

学位级别：硕士

人脸图像超分辨率重建的目的是将一张或者多张低分辨率人脸图像恢复为高分辨人脸图像,它具有重大的应用价值。但是,如何在较大的超分因子下获得良好的人脸超分辨率重建效果,目前仍然是需要进一步探究的问题。因此,本文提出了一个基于人... 详细信息

人脸图像超分辨率重建的目的是将一张或者多张低分辨率人脸图像恢复为高分辨人脸图像,它具有重大的应用价值。但是,如何在较大的超分因子下获得良好的人脸超分辨率重建效果,目前仍然是需要进一步探究的问题。因此,本文提出了一个基于人脸结构信息的重建网络和一个基于生成对抗网络的重建网络,以进行8倍超分因子的人脸图像重建。借助人脸的先验信息来引导网络的超分辨率过程,能够有效地增强人脸图像的重建效果。因此,本文提出了一个基于人脸结构信息的人脸超分辨率重建网络,该网络可以充分地利用人脸关键点热图、人脸解析图和潜在的结构特征信息来引导人脸重建过程。具体而言,本文分别提出了人脸结构注意力模块和深度特征融合模块。其中,人脸结构注意力模块结合了空间注意力机制,构建了两个分支来分别提取人脸的全局特征和局部特征;深度特征融合模块结合了通道注意力机制,以融合人脸图像的潜在结构特征信息。通过与目前其他先进的图像超分辨率算法的对比实验,验证了本文提出的方法具有出色的人脸图像重建效果,并且平衡了性能表现和开销代价。同时,通过消融实验证实了本文所提出的人脸结构注意力模块和深度特征融合模块的有效性。虽然基于人脸结构信息的重建网络取得了良好的表现,但是仍然存在着重建出的图像比较平滑等问题。因此,本文在上述研究的基础上,引入了人脸属性和生成对抗网络,提出了基于生成对抗网络技术的人脸超分辨率重建网络。在生成对抗网络的生成器方面,本文提出了属性融合模块,该模块将图像特征和人脸属性进一步提取为更高级的特征,再进行特征融合;在生成对抗网络的判别器方面,本文修改了Light CNN网络,使其能够在给定人脸属性的条件下,判断人脸图像的真假性。此外,本文还增加了感知提取器和属性提取器,以进一步约束网络的生成空间。通过对比实验,证实了本文所提出方法生成的人脸图像具有丰富的纹理细节,最为真实。通过消融实验,证实了该方法所使用的生成对抗损失、感知损失和属性损失这三种损失函数的有效性。

关键词：人脸超分辨率重建人脸先验信息人脸关键点热图注意力机制生成对抗网络

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基于信息复杂度分类的人脸超分辨率方法研究

基于信息复杂度分类的人脸超分辨率方法研究

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作者：王凯炼华南理工大学

学位级别：硕士

人脸超分辨率(Face super resolution,FSR)是一种将模糊的低分辨率人脸图像转换为清晰的高分辨率人脸图像的方法,随着人脸识别等技术的兴起,各种应用中对于人脸超分辨率技术性能的要求也越来越高。基于先验信息的人脸超分辨率是目前人... 详细信息

人脸超分辨率(Face super resolution,FSR)是一种将模糊的低分辨率人脸图像转换为清晰的高分辨率人脸图像的方法,随着人脸识别等技术的兴起,各种应用中对于人脸超分辨率技术性能的要求也越来越高。基于先验信息的人脸超分辨率是目前人脸超分辨率领域中常用的方法之一,这种方法通过利用人脸坐标点等先验信息来构建超分辨率网络,能获得较好的重建效果,但现有的方法也常因网络训练时在人脸五官区域欠拟合、背景部分过拟合而造成重建图像在人脸部位发生模糊、畸变和扭曲。针对现有技术的不足,本文提出了一种基于信息复杂度分类的人脸超分辨率网络模型和数据扩充方法,主要工作如下:(1)针对现有基于先验信息的人脸超分辨算法在网络训练时存在人脸五官区域欠拟合、背景部分过拟合的不足,提出了一种基于信息复杂度分类的人脸超分辨率网络模型,在现有的人脸超分辨率网络中引入了分类网络对图像按其信息复杂度进行分类,并将不同的类经过不同深度的训练,有效缓解了网络训练过程中的过拟合和欠拟合问题。实验结果表明本文所提方法有效提升了重建的效果。(2)针对CutBlur数据扩充方法存在的因剪切区域随机选取而导致剪切区域的强化训练没有针对性、容易在边界处破坏图像本身纹理等不足,提出了一种基于信息复杂度分类的改进CutBlur数据扩充方法,通过引入图像的复杂度分类信息,对图像的剪切位置进行了约束,能让人脸五官在裁剪中保持完整,令网络在训练时可以将注意力集中在能够凸显人脸五官细节特征的区域,减少对细节特征较少的皮肤等背景区域的注意力。实验结果表明,改进后的数据扩充方法能有效提升网络训练的效果。

关键词：人脸超分辨率信息复杂度人脸先验信息卷积神经网络

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基于双层卷积神经网络的人脸超分辨率重建

基于双层卷积神经网络的人脸超分辨率重建

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作者：于梦媛南京理工大学

学位级别：硕士

人脸超分辨率重建（Face Super-Resolution,Face SR）是一种通过算法来提高人脸图像分辨率的方法,与改良硬件设备的方式相比,它拥有低成本、易升级等优势。深度学习的飞速发展使得卷积神经网络在人脸超分辨率重建任务中取得了不错的成绩... 详细信息

人脸超分辨率重建（Face Super-Resolution,Face SR）是一种通过算法来提高人脸图像分辨率的方法,与改良硬件设备的方式相比,它拥有低成本、易升级等优势。深度学习的飞速发展使得卷积神经网络在人脸超分辨率重建任务中取得了不错的成绩,但是目前人脸超分辨率重建使用的网络结构大多是来自于普通图像重建算法的模型,没有利用人脸独有的面部特征,容易产生面部模糊、五官混淆等问题,无法达到理想的重建效果。针对以上问题,本文基于卷积神经网络继续探究人脸超分辨率技术,以设计更适合人脸图像的超分辨率重建网络。本文的主要研究工作如下:1.研究了基于深度残差网络SRRes Net的人脸超分辨率重建模型,在其基础上进行改进:首先去除了批量归一化层（BN）,并引入空洞卷积结构应用于残差块中;其次设计出一种改进的双层残差网络,将深层残差网络作为重建模型的第一层,之后级联先验补充网络作为第二层,为重建图像补充先验信息并逐层恢复人脸细节特征。实验结果表明,改进的双层残差网络能够取得较好的重建效果。2.提出了基于生成对抗双层网络的人脸超分辨率重建算法。首先把整个改进的双层残差网络作为生成器来重建人脸图像,并将密集连接网络迁移学习到人脸超分辨率重建任务中来,提出空洞残差密集块结构;其次对判别网络进行改进,选用相对平均判别器预测原始高分辨率图像比生成图像更为清晰的概率。实验表明,与传统的生成对抗网络相比,本文的改进模型可以取得更好的人脸图像超分辨率重建效果。

关键词：残差密集块空洞卷积超分辨率生成对抗网络人脸先验信息

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