11、基于深度学习的人脸图像去模糊与盲超分辨率技术

基于深度学习的人脸图像去模糊与盲超分辨率技术

在计算机视觉领域，人脸图像的去模糊和超分辨率处理是两个重要的研究方向，它们对于提高人脸识别系统的准确性和性能具有关键作用。本文将详细介绍基于深度学习的人脸图像去模糊和盲超分辨率技术，包括相关网络架构、损失函数以及实验结果等内容。

人脸图像去模糊技术

在人脸图像去模糊任务中，提出了一种基于不确定性引导的多流语义网络（UMSN）方法。该方法将人脸图像的语义类别分为四类：背景、面部皮肤、面部特征（如眉毛、眼睛、鼻子、嘴唇等）和头发。通过语义分割网络（SN）生成模糊图像的语义类别掩码，并将其与模糊图像一起作为输入，输入到去模糊网络UMSN中。

UMSN网络由两个阶段组成：
1. 第一阶段 ：使用SN网络生成模糊人脸图像的语义类别图，这些语义图作为全局掩码，引导第一阶段网络的每个流。通过嵌套残差学习路径（NRL）学习特定类别的残差特征图，并学习权重以对人脸图像的相应类别进行去模糊处理。
2. 第二阶段 ：将第一阶段的输出进行融合，学习残差图，并将其添加到模糊图像中，以获得最终的去模糊图像。

以下是UMSN网络的相关组件介绍：
- 语义分割网络（SN） ：使用残差块（ResBlock）作为构建模块，ResBlock由1×1卷积层、3×3卷积层和两个膨胀因子为2的3×3卷积层组成。
- 基础网络（BN） ：结合了UNet和DenseNet架构，以ResBlock为基本构建块。为了增加感受野大小，在ResBlock中引入了平滑膨胀卷积。