基于改进CycleGAN的视频监控人脸超分辨率恢复算法

Improved video surveillance face super-resolution recovery algorithm based on CycleGAN
陈贵强
何军
罗顺茺
四川大学 计算机学院, 成都 610065

摘要

针对有监督超分辨率算法训练过程需要大量成对图像、处理真实低分辨率图像视觉恢复效果差等问题,提出了一种基于改进CycleGAN的半监督算法Cycle-SRNet。首先,利用退化模型获得与真实低分辨率人脸相似的图像,用于训练网络参数;其次,通过重建模型恢复出具有真实效果的高分辨率人脸图像;最后引入感知损失函数保持人脸结构相似性,以更好地恢复面部特征。实验结果表明,该算法不需要成对的图像进行网络训练,在视觉效果上能够将模糊的视频监控低分辨率人脸图像恢复成清晰可辨的人脸图像,在FID、PSNR和SSIM指标上超越了SRCNN、SRGAN、CinCGAN等方法。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(U1836103)
四川省科技重点研发项目(18ZDYF2039)
四川省重大科技专项(2017GZDZX0002)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.11.0434
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3172-3176
文章编号: 1001-3695(2021)10-052-3172-05

发布历史

[2021-10-05] 印刷出版

引用本文

陈贵强, 何军, 罗顺茺. 基于改进CycleGAN的视频监控人脸超分辨率恢复算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (10): 3172-3176. (Chen Guiqiang, He Jun, Luo Shunchong. Improved video surveillance face super-resolution recovery algorithm based on CycleGAN [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (10): 3172-3176. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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