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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211401689.X (22)申请日 2022.11.10 (71)申请人 四川轻化工大 学 地址 643033 四川省自贡 市汇兴路学苑街 180号 (72)发明人 朱文忠 谢康康 谢林森 肖顺兴 车璇 李韬 杜洪文 (74)专利代理 机构 重庆金橙专利代理事务所 (普通合伙) 50273 专利代理师 唐健玲 (51)Int.Cl. G06T 3/40(2006.01) G06V 40/16(2022.01) G06T 7/11(2017.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 人脸图像超分辨率重建方法及计算机可读 取的存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种人脸图像超分辨率重建 方法及计算机可读取的存储介质, 属于人脸图像 处理技术领域。 重建方法包括获取低分辨率人脸 图像和训练完成的深度学习网络, 将低分辨率人 脸图像输入深度学习网络, 低分辨率人脸图像信 息沿着网络的深度方向传递, 将第一精制特征图 与第二精制特征图融合, 图像重置机构以复合特 征图作为输入, 重建并输出高分辨率人脸图像等 步骤。 本发 明的相邻两个双通道特征提取机构之 间通过两个信道传递信息, 不同种类的特征信息 分布更加分散, 信息过滤效果更好, 测试表明, 本 发明提供的人脸图像 重建方法性能先进。 权利要求书2页 说明书5页 附图5页 CN 115439329 A 2022.12.06 CN 115439329 A 1.一种人脸图像超分辨 率重建方法, 其特 征是: 包括以下步骤: S100、 获取低分辨率人脸图像和训练完成的深度学习网络; 所述深度学习网络中设有 双通道特征提取机构和图像重置机构, 多个所述双通道特征提取机构在所述深度学习网络 中串联设置, 所述双通道特 征提取机构用于提取 所述低分辨 率人脸图像的特 征信息; S200、 将所述低分辨率人脸 图像输入所述深度学习网络, 所述低分辨率人脸图像信息 沿着网络的深度方向传递, 直到最后一个所述双通道特征提取机构生成并输出第一精制特 征图和第二精制特 征图; S300、 将所述第一精制特 征图与所述第二精制特 征图融合, 生成复合特 征图; S400、 所述图像重 置机构以所述复合特 征图作为输入, 重建并输出高分辨 率人脸图像; 其中, 所述双通道特 征提取机构提取 特征的操作过程表示 为如下数学模型: 其中, 表示从所述双通道特征提取机构的第一入口输入其中的特征图, 表示从 所述双通道特征提取机构的第二入口输入其中的特征图, 、 、 、 和 均表示步长为1的卷积运算, 、 、 、 和 均表示第一型激活函数, 表示第二型 激活函数, 表示元素对应乘积运算, 表示将其中的特征图拼接起来, 表示双头注意 力单元, 表示所述双头注 意力单元输出的双头注意力图, 表示 函数激活后生成的特 征图, 表示 函数激活后生成的特征图, 表示 函数激活后生成的特征图, 表示 函数激活后生成的特征图, 表示特征图 、 特征图 和特征图 相加后生成的特征 图, 表示特征图 、 特征图 和特征图 做元素对应乘积后生成的特征图, 表示 函数激活后生成的特征图, 表示所述双头注意力图与特征图 做元素对应乘积后生成 的特征图, 表示从所述双通道特征提取机构的第一出口输 出的特征图, 表示从所述双 通道特征提取机构的第二出口输出的特 征图。 2.根据权利要求1所述的人脸图像超分辨率重建方法, 其特征是: 、 和 的卷积核尺寸均为1*1, 的卷积核尺寸 为3*3, 的卷积核尺寸 为5*5。 3.根据权利要求1所述的人脸图像超分辨率重建方法, 其特征是: 所述第 一型激活函数 为ReLU函数。 4.根据权利要求3所述的人脸图像超分辨率重建方法, 其特征是: 所述第 二型激活函数 为Tanh函数。 5.根据权利要求1所述的人脸图像超分辨率重建方法, 其特征是: 所述双头注意力单元权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115439329 A 2生成双头注意力图的过程表示 为如下数学模型: 其中, 特征图 、 、 和 共同作为所述双头注意力单元的输入, 表示所述双头 注意力单元输出的双头注意力图, 表示对特征图做拼接操作, 表示对特征图在通道 方向做第一全局池化操作, 表示对特征图在空间方向做第二全局池化操作, 表示全连 接层, 和 表示第三型激活函数, 表示元素对应乘积运算, 表示分别对特征图 、 特征图 、 特征图 在通道方向做第一全局池化操作并拼接后生成的特征图, 表示函 数 激活后生成的特 征图。 6.根据权利要求5所述的人脸图像超分辨率重建方法, 其特征是: 所述第 一全局池化操 作为全局方差池化操作, 所述第二全局池化操作为全局最大池化操作。 7.根据权利要求6所述的人脸图像超分辨率重建方法, 其特征是: 所述第 三型激活函数 为sigmoid函数。 8.一种计算机可读取的存储介质, 其特征是: 所述计算机可读取的存储介质上存储有 计算机程序, 所述计算机程序被处理器执行时, 实现如权利要求1至7中任一项所述的人脸 图像超分辨 率重建方法。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115439329 A 3
专利 人脸图像超分辨率重建方法及计算机可读取的存储介质
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