人臉這一固有特征對于辨識個人身份有著重要作用。近年來,人臉識別、圖像檢測等相關(guān)技術(shù)的研究達到了前所未有的高度,并成功應(yīng)用在了智能交通、身份鑒定、安防、刑偵、智能家居等各個領(lǐng)域。然而,受到軟、硬件條件的限制,以及例如距離遠、成像畸變、下采樣等各種因素的影響,攝像頭獲取到的人臉圖像可能存在模糊、分辨率較低且面部細節(jié)丟失等問題,從而影響檢測與識別的精度。為了解決這一問題,本文利用深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)展開研究工作,提出了基于改進生成對抗網(wǎng)絡(luò)的人臉超分辨率技術(shù),并構(gòu)建了相關(guān)網(wǎng)絡(luò)模型,具體研究內(nèi)容如下:1、本文在介紹了典型的生成對抗網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上,分析了其基本模型和訓(xùn)練方法,選取了合適的訓(xùn)練參數(shù),從理論上證實了生成對抗網(wǎng)絡(luò)在人臉超分辨率上的應(yīng)用相比于其余傳統(tǒng)超分辨率算法以及SRCNN、DRCN、ESPCN等深度學(xué)習(xí)方法具有很大的優(yōu)勢,其生成的超分辨率人臉圖像在提高了放大倍數(shù)的同時,還獲得了更好的人臉高頻細節(jié)。2、本文對于典型生成對抗網(wǎng)絡(luò)做了相應(yīng)的改進。首先對于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)做了一定的改進,包括在生成網(wǎng)絡(luò)部分去除了其BN層并提出了基于全新卷積的殘差密集塊(OctRRDB);在判別網(wǎng)絡(luò)部分將原始判別網(wǎng)絡(luò)替... 

【文章來源】：江西理工大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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第二章基礎(chǔ)理論及相關(guān)技術(shù)8圖像觀測模型描述了低分辨率圖像與高分辨率圖像之間的關(guān)系。一定場景的N幅高分辨率圖像經(jīng)過一系列降質(zhì)過程產(chǎn)生低分辨率圖像。如果用kH表示所求的高分辨率圖像，kL表示低分辨率圖像，那么這個典型的觀測模型可以表示為：k,1,2,3,kkkkkLDBFHnkK（2.1）2.1式中，kF為幾何運動矩陣；kB為模糊矩陣，kD為亞采樣矩陣，kn為附加噪聲[21]。整個降質(zhì)過程可由圖2.1所示。圖2.1圖像降質(zhì)過程圖像觀測模型是從高分辨率圖像到低分辨率圖像的過程。而超分辨率重建是相反的，如圖2.2所示。圖2.2圖像重建2.2人臉超分辨率技術(shù)常用方法2.2.1基于插值的人臉超分辨率技術(shù)在圖像處理系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用的一種超分辨率方法是圖像插值法，該方法也常被用于人臉超分辨率技術(shù)中。如圖2.3所示，圖像插值簡單來講就是根據(jù)已知像素點的像素值來估計未知像素點的像素值。本節(jié)主要介紹了最近鄰域插值算法、雙線性插值算法、雙三次插值算法以及三次樣條插值算法。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]自適應(yīng)圖像組的稀疏正則化圖像復(fù)原[J]. 王宗躍,夏啟明,蔡國榕,蘇錦河,張杰敏.  光學(xué)精密工程. 2019(12)
[2]基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的單幀紅外圖像超分辨算法[J]. 邵保泰,湯心溢,金璐,李爭.  紅外與毫米波學(xué)報. 2018(04)
[3]基于改進殘差網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法[J]. 曹川,張紅英.  傳感器與微系統(tǒng). 2018(08)
[4]人臉檢測方法綜述[J]. 李娥.  信息技術(shù)與信息化. 2018(04)
[5]基于互聯(lián)網(wǎng)視頻的人臉檢測綜述[J]. 寧毅,陳金龍.  電腦知識與技術(shù). 2018(03)
[6]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別技術(shù)綜述[J]. 景晨凱,宋濤,莊雷,劉剛,王樂,劉凱倫.  計算機應(yīng)用與軟件. 2018(01)
[7]圖像縮放算法中常見插值方法比較[J]. 陳高琳.  福建電腦. 2017(09)
[8]CCD與CMOS圖像傳感器的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J]. 馬精格.  電子技術(shù)與軟件工程. 2017(13)
[9]基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率復(fù)原研究進展[J]. 孫旭,李曉光,李嘉鋒,卓力.  自動化學(xué)報. 2017(05)
[10]人臉識別技術(shù)綜述[J]. 左騰.  軟件導(dǎo)刊. 2017(02)

博士論文
[1]紅外成像系統(tǒng)超分辨率重建技術(shù)研究[D]. 李方彪.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機械與物理研究所) 2018

碩士論文
[1]基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的人臉超分辨率重建及識別[D]. 賈潔.電子科技大學(xué) 2018
[2]基于插值和鄰域嵌入的圖像超分辨率算法研究[D]. 趙頔.浙江師范大學(xué) 2017
[3]基于方向梯度直方圖的高效人頭檢測及其在智能監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用[D]. 黨路.浙江大學(xué) 2013



本文編號：2927150