公开(公告)号：CN110889895B

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN201911094983.9

申请日：2019-11-11

Applicant: 南昌大学

Inventor： 廖频 ,  史鹏涛 ,  周玉林

IPC: G06T17/00 ,  G06T3/40 ,  G06V40/16 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种融合单帧重建网络的人脸视频超分辨率重建方法，包括以下步骤：(1)分别对作为训练集的单帧人脸图像和人脸视频进行大小归一化预处理；(2)采用密集网络构建生成对抗网络来训练单帧人脸图像模型；(3)融合单帧重建网络构造基于动态上采样滤波器和亚像素卷积的人脸视频超分辨率重建模型；(4)将低分辨率人脸视频经过训练后的模型进行处理即可得到高分辨率人脸视频。本发明提出的融合单帧重建网络的人脸视频超分辨率重建方法，不仅能有效提高重建视频的峰值信噪比和结构相似性，而且能重建视频的视觉效果。

公开(公告)号：CN110889895A

公开(公告)日：2020-03-17

申请号：CN201911094983.9

申请日：2019-11-11

Applicant: 南昌大学

Inventor： 廖频 ,  史鹏涛 ,  周玉林

IPC: G06T17/00 ,  G06T3/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种融合单帧重建网络的人脸视频超分辨率重建方法，包括以下步骤：(1)分别对作为训练集的单帧人脸图像和人脸视频进行大小归一化预处理；(2)采用密集网络构建生成对抗网络来训练单帧人脸图像模型；(3)融合单帧重建网络构造基于动态上采样滤波器和亚像素卷积的人脸视频超分辨率重建模型；(4)将低分辨率人脸视频经过训练后的模型进行处理即可得到高分辨率人脸视频。本发明提出的融合单帧重建网络的人脸视频超分辨率重建方法，不仅能有效提高重建视频的峰值信噪比和结构相似性，而且能重建视频的视觉效果。