典型文献
融合五官轮廓注意力的人脸超分模型
文献摘要：
现有超分辨率人脸重建方法无法有效利用不同五官的结构信息,导致重建图像五官区分性差、缺乏各自细节特征.为解决这一问题,提出了 一种融合五官轮廓注意力的人脸超分模型.搭建两阶段式神经网络:第一阶段利用残差网络提取深层复杂特征并对输入图像进行初步重建;第二阶段通过注意力融合网络将注意力集中在不同的面部成分(包括五官和面部轮廓),分别重建各成分的细节特征再进行融合.通过在CASIA WebFace上的定量与定性实验,证明了该两阶段式结构能够逐步提取特征、增强图片清晰度,恢复更多的图像细节.
文献关键词：
人脸超分;人脸图像;关键点估计;注意力融合;两阶段式结构
中图分类号：
作者姓名：
王得兰;周金和;杜康宁;郭亚男;张帆
作者机构：
北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101;北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室,北京100101
文献出处：
引用格式：
[1]王得兰;周金和;杜康宁;郭亚男;张帆-.融合五官轮廓注意力的人脸超分模型)[J].北京信息科技大学学报（自然科学版）,2022(02):69-75
A类：
两阶段式结构
B类：
五官,人脸超分,超分辨率,人脸重建,重建方法,结构信息,重建图像,区分性,细节特征,第一阶段,残差网络,复杂特征,第二阶段,注意力融合,融合网络,面部轮廓,CASIA,WebFace,提取特征,清晰度,人脸图像,关键点估计
AB值：
0.342841
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