【摘 要】
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近年来,随着互联网技术和人工智能技术的不断发展,数字图像早已成为人们获取信息的重要载体之一。在不同的场景下,图像数据具有不同的作用。例如,医生可以利用核磁共振图像来对病人的病情进行诊断,警察能够利用监控视频图像来确定犯罪嫌疑人的身份等。图像数据已经成为人们生活当中不可缺少的一部分,而人脸图像更是图像数据当中很重要的一部分。基于深度学习的人脸分析方法已在各种任务（包括人脸对齐,人脸识别等）当中达到了
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近年来,随着互联网技术和人工智能技术的不断发展,数字图像早已成为人们获取信息的重要载体之一。在不同的场景下,图像数据具有不同的作用。例如,医生可以利用核磁共振图像来对病人的病情进行诊断,警察能够利用监控视频图像来确定犯罪嫌疑人的身份等。图像数据已经成为人们生活当中不可缺少的一部分,而人脸图像更是图像数据当中很重要的一部分。基于深度学习的人脸分析方法已在各种任务（包括人脸对齐,人脸识别等）当中达到了最先进的性能。但是,当人脸图像的分辨率极低时,这些方法的性能急剧退化。人脸图像超分辨率模型的输入仅仅只是其真实高分辨率人脸图像所包含的部分低频部分信息,生成的高分辨人脸图像缺少其高频人脸信息（定义为真实的高分辨率人脸图像和插值的低分辨率人脸图像之间的差异）。但是,通过研究发现,人脸图像本身不管其分辨率的高低,都会具有一定的人脸先验信息,这些信息在重建人脸图像时,对提高人脸图像的分辨率将发挥很大的作用。针对于此,本文提出一种基于先验知识的人脸超分辨率方法。对于真实场景下的人脸识别方法来说,摄像头拍摄的人脸图像的分辨率都是极小的。因为当人脸跟摄像头之间的距离不足够近的情况下,其摄像头拍摄的人脸图像的分辨率是很极小的,其大小是小于16 × 16像素的。更因为大部分摄像头都是在开放环境下,其拍摄的人脸图像具有光照、角度等问题的噪声,所以监控摄像头所拍摄的人图像都是低质量的、低分辨率的。监控视频下拍摄的低分辨率人脸数据集不仅仅需要从监控视频当中进行检测,还需要对图像进行截取和标注,特别难以构成较好的、完善的数据集。针对于此,本文提出基于数据扩充的低分辨率人脸识别方法。本文的主要工作内容和创新点如下:（1）针对当输入图像的分辨率极低的时候,重建的人脸图像缺少其高频信息,且重建效果不好的问题,本文提出了基于先验知识的人脸超分辨率方法。本方法利用人脸属性和人脸关键点等先验知识来增加重建图像的高频信息,提升人脸超分辨率效果。该方法在模型的训练过程当中估计人脸属性和人脸关键点等先验信息,并将该先验信息加入到模型的训练当中。在Celeba数据集上的实验结果表明,本文提出的方法在低分辨率人脸图像的重建过程当中有明显的效果。（2）针对现实环境下低分辨率数据集不足、人脸识别的性能较低的问题,本文提出了基于数据扩充的低分辨率人脸识别方法。首先,该方法利用基于GAN网络的数据增强方法来对于低分辨率人脸图像数据集进行扩充。其次,利用MS-Celeb-1M数据集训练一个高分辨率的人脸识别模型。最后,利用迁移学习将第二阶段训练的人脸识别模型迁移到实际场景中的低分辨率人脸图像当中,增强模型的适用型,提高低分辨率人脸识别方法的性能。在QMUL-SurFace数据集上的实验结果表明,本文提出的方法在低分辨率人脸图像的识别过程当中具有提高识别性能的效果。
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