典型文献
基于坐标注意力机制的人脸图像超分辨率重建算法
文献摘要：
针对传统的人脸超分辨率图像重建技术,人脸特征信息提取与恢复中存在特征丢失的问题,文中提出了一种基于坐标注意力机制的IP-FSRGAN人脸图像超分辨率重建算法,以帮助生成器学习到更多的人脸特征信息并合成更真实的超分辨率人脸图像.在放大倍数为4时,采用LFW数据集测试模型性能.实验结果显示,该方法与IP-FSRGAN相比,PSNR提升0.14％,SSIM提升0.59％,Y通道PSNR提升2.43％,SSIM提升0.38％,在定量上均优于SRGAN、ESRGAN、IP-FSRGAN等人脸重建方法.实验证明,文中所提基于坐标注意力机制的IP-FSRGAN人脸图像超分辨率重建算法在人脸超分辨图像重建上具有良好的有效性.
文献关键词：
人脸图像;超分辨率重建;生成对抗性网络;残差模块
中图分类号：
作者姓名：
杨晓雅;邓淼磊;高辉;张德贤
作者机构：
河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001
文献出处：
引用格式：
[1]杨晓雅;邓淼磊;高辉;张德贤-.基于坐标注意力机制的人脸图像超分辨率重建算法)[J].电子设计工程,2022(19):153-158
A类：
FSRGAN,生成对抗性网络
B类：
坐标注意力机制,人脸图像超分辨率,图像超分辨率重建,重建算法,人脸超分辨率,超分辨率图像重建,图像重建技术,人脸特征信息,特征信息提取,存在特征,生成器,并合,放大倍数,LFW,测试模型,模型性能,PSNR,SSIM,ESRGAN,人脸重建,重建方法,残差模块
AB值：
0.20791
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