The invention proposes a sequential integrated network, encoding device and decoding device for multiscale face recovery. The integrated network integrates a number of different levels of the base codec, and further uses the timing door to effectively carry out the multiscale face recovery problem. The sequential integration network for multiscale face recovery includes a full convolution network, which includes N base encoders and N base decoders, N base encoders output N levels of coded output, N base decoders output N level decoding output, N decoder 1 timing gate units, at the coding end, at the coding end, and The encoding output at the N level is sequentially from down to upper binding and selection; the 1 sequential gate units of N, at the decoder, are sequentially combined and selected for the decoding output of the N level from the upper to the lower. One
【技术实现步骤摘要】
一种多尺度人脸恢复的时序集成网络、编码装置及解码装置
本专利技术涉及图像信号处理,尤其是一种多尺度人脸恢复的时序集成网络、相应的编码装置及解码装置。
技术介绍
在过去的几年里,人脸分析技术取得了显著的进步,比如人脸检测和人脸识别。以此同时,由于监控系统的快速发展,人脸分析技术已经被广泛应用于各种各样的应用,比如犯罪调查。然而,当面临低质量的人脸图片时。大多数人脸分析技术的性能会急剧下降。所以如何从一个低质量人脸恢复出高质量人脸是一个急需解决的挑战。既然人脸恢复技术在实际应用中有极大的潜力,最近几年许多人脸恢复算法已经相继被提出。有些算法专注于解决人脸超分辨率问题。其他算法在进行人脸超分辨率的同时也把噪声考虑进来。我们观察到大多数现有的人脸恢复算法忽略了一个真实世界图片的重要特性,也就是实际应用中的图片经常包含不同尺度的人脸。并且,当图片被失真严重污染时,人脸检测算法就很难从图片中检测出人脸。所以,我们专注于解决更符合实际应用的人脸恢复问题,也就是多尺度人脸恢复问题。之前的算法通常使用自编码器进行人脸恢复。但是自编码器本身缺少了多尺度的表达,所以对多尺度人脸变换不能进行很好的表达。
技术实现思路
针对现有的人脸恢复技术的缺陷,本专利技术提供了一种新的集成网络,该集成网络集成了多个不同层次的基编解码器,并且进一步的采用时序门来有效的进行多尺度人脸恢复问题。本专利技术提出了一种更有效多尺度人脸恢复的时序集成网络,有效的解决以下关键技术问题:1)传统的自编码器缺乏多尺度表达能力,在多尺度人脸恢复这个问题上效果不好。然而本专利技术集成了多个层次的基自编码器,能够有效地对 ...
【技术保护点】
1.一种多尺度人脸恢复的时序集成网络,其特征在于:该网络包括,
【技术特征摘要】
1.一种多尺度人脸恢复的时序集成网络,其特征在于:该网络包括,一个全卷积网络,该全卷积网络包括N个基编码器和N个基解码器,N个基编码器输出N个层次的编码输出,N个基解码器输出N个层次的解码输出;N-1个时序门单元,在编码端,对于N个层次的编码输出进行顺序地从下到上结合和选择;N-1个时序门单元,在解码端,对于N个层次的解码输出进行顺序地从上到下的结合和选择。2.根据权利要求1所述的一种多尺度人脸恢复的时序集成网络,其特征在于:所述时序门单元包含由主动输入控制的两个门,一个为主动输入门,一个为被动输入门;所述在编码端,对于N个层次的编码输出进行顺序地从下到上结合和选择具体为:在编码端,将高层的基编码器输出的高层编码特征输入到主动输入门,将顺序于该高层的低层的基编码器输出的低层编码特征输入到被动输入门,进行顺序的从下到上的结合和选择;所述在解码端,对于N个层次的解码输出进行顺序地从上到下的结合和选择具体为:在解码端,将低层的基解码器输出的低层解码特征输入到主动输入门,将顺序于该低层的高层的基解码器输出的高层解码特征输入到被动输入门,进行顺序的从上到下的结合和选择。3.一种多尺度人脸恢复的时序编码装置,其特征在于:该编码装置位于一个全卷积网络中,包括:N个基编码器,N个基编...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈志波,林剑新,周天贶,
申请(专利权)人:中国科学技术大学,
类型:发明
国别省市:安徽,34
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。