基于一致性近鄰關(guān)系的極低質(zhì)量人臉超分辨率算法研究
本文關(guān)鍵詞：基于一致性近鄰關(guān)系的極低質(zhì)量人臉超分辨率算法研究 出處：《武漢大學(xué)》2017年博士論文 論文類型：學(xué)位論文
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【摘要】：隨著視頻監(jiān)控的普及,監(jiān)控視頻在犯罪調(diào)查和法庭取證環(huán)節(jié)發(fā)揮著越來越重要的作用。人臉作為重要的辨識(shí)特征,是刑事視頻偵查中最重要的取證依據(jù)之一。由于光照不確定、氣候條件、壓縮失真、攝像距離等諸多因素的影響,監(jiān)控視頻中捕獲到人臉的分辨率和情緒度往往達(dá)不到辨識(shí)要求。人臉超分辨率技術(shù)通過分析幀間的互補(bǔ)信息或者圖像模式先驗(yàn)知識(shí)補(bǔ)充丟失掉的細(xì)節(jié)信息,從低分辨率人臉圖像中還原出對(duì)應(yīng)的高分辨率清晰圖像�；谝恢滦粤餍螌W(xué)習(xí)的超分辨率方法成為人臉超分研究的前沿?zé)狳c(diǎn),該方法基于高低分辨率近鄰空間局部相似性假設(shè),即高低分辨率流形空間有局部幾何相似性。但是,在實(shí)際極低質(zhì)量監(jiān)控環(huán)境下,由于圖像降質(zhì)嚴(yán)重且降質(zhì)因素來源不一,基于一致性流形學(xué)習(xí)的超分辨率方法存在以下三個(gè)挑戰(zhàn):(1)基于高頻視覺特征的距離度量對(duì)嚴(yán)重降質(zhì)不魯棒;(2)獨(dú)立的塊表示丟失塊間連續(xù)性,造成過度的局部性;(3)正向近鄰?fù)队暗慕彶粶?zhǔn)確性。為此,本文從人臉圖像視覺先驗(yàn)的魯棒表達(dá)、人臉圖像局部塊上下文先驗(yàn)、人臉圖像庫(kù)近鄰關(guān)系三個(gè)方面探索新的方法:(1)基于魯棒人臉輪廓約束方法。本文針對(duì)實(shí)際高頻人臉特征的距離度量對(duì)噪聲不魯棒導(dǎo)致高低分辨率近鄰關(guān)系不一致的問題,引入魯棒的中頻視覺先驗(yàn)。高頻特征最易受到降質(zhì)因素?fù)p毀,由于中頻視覺先驗(yàn)在遭遇降質(zhì)因素時(shí),受到的影響相對(duì)較小,信息保存較為完整,在特征表達(dá)和距離衡量上比高頻信息更有優(yōu)勢(shì),因此將魯棒的中頻輪廓特征與傳統(tǒng)像素特征耦合,作為新的特征表示方法約束距離度量和近鄰關(guān)系確定,增強(qiáng)低分辨率空間對(duì)低質(zhì)量(如噪聲)表達(dá)的魯棒性,解決了由高頻特征受噪聲干擾造成的流形不一致的問題。在CAS-PEAL-R175[49]人臉庫(kù)上的結(jié)果可以看到,提出的方法相對(duì)于Chang的鄰域嵌入方法[42]在PSNR和SSIM上分別提升了 1.6dB和0.14,在主觀細(xì)節(jié)恢復(fù)方面也更優(yōu)。(2)基于上下文關(guān)系的連續(xù)信息學(xué)習(xí)方法。針對(duì)實(shí)際的基于局部圖像塊的處理方法局部性過強(qiáng),將同一張人臉圖像上塊與塊單獨(dú)處理,導(dǎo)致在低質(zhì)量條件下的塊處理過程區(qū)分度下降、局部流形關(guān)系混淆的問題,本文提出利用人臉結(jié)構(gòu)性強(qiáng)的特點(diǎn),為每一個(gè)圖像塊建立與之有上下文關(guān)系的周邊塊的拓?fù)淠Ｐ?把局部塊的表征從塊本身擴(kuò)展到塊所在的上下文拓?fù)潢P(guān)系中。因?yàn)檎麖埲四槇D像的魯棒性比局部塊強(qiáng),因此這種拓?fù)潢P(guān)系對(duì)于降質(zhì)因素有魯棒作用。通過這樣引入塊的上下文關(guān)系,加入了周邊塊的信息對(duì)原有局部塊進(jìn)行補(bǔ)充,進(jìn)而提升塊表示的全局性,達(dá)到區(qū)分度提高,一致性增強(qiáng)的目的,使得構(gòu)成的低分辨率空間滿足高低分辨率流形一致性。在CAS-PEAL-R1[49]人臉庫(kù)上的結(jié)果可以看到,提出的方法相對(duì)于Chang的鄰域嵌入方法[42]在PSNR和SSIM上分別提升了 2.7dB和0.17,預(yù)測(cè)的人臉圖像在主觀細(xì)節(jié)方面也更優(yōu)。(3)基于高階近鄰結(jié)構(gòu)的反向近鄰學(xué)習(xí)方法。本文以超分辨率算法為準(zhǔn),定義由低到高的分辨率變化方向?yàn)檎蜻^程,反之,圖像觀測(cè)變化方向則為反向過程。由于高低分辨率空間固有的維度差,由低到高的正向近鄰?fù)队皽?zhǔn)確率低下。本文針對(duì)這個(gè)問題,提出利用準(zhǔn)確的高分辨率空間挖掘近鄰關(guān)系,并反向約束和修正低分辨率空間的近鄰關(guān)系,達(dá)到高低分辨率近鄰一致性更強(qiáng)的目的,使算法滿足一致性流形關(guān)系設(shè)定。在CAS-PEAL-R1[49]人臉庫(kù)上的結(jié)果可以看到,提出的方法相對(duì)于Chang的鄰域嵌入方法[42]在PSNR和SSIM上分別提升了 2.4dB和0.15,重構(gòu)出的人臉圖像在主觀細(xì)節(jié)重建方面也更優(yōu)。綜上所述,本文借鑒人類視覺感知先驗(yàn)刻畫人臉圖像的魯棒表達(dá)特征、挖掘人臉圖像的內(nèi)在結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)人臉樣本圖像庫(kù)近鄰關(guān)系,為面向監(jiān)控場(chǎng)景的低質(zhì)量人臉圖像超分辨率重建,提供了新的理論和方法。
[Abstract]:In this paper , a new method is proposed in this paper , which is based on the local similarity assumption of high and low resolution . In this paper , we propose a new method to solve the problem of high and low resolution spatial consistency .
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41
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，本文編號(hào)：1413409
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