基于改进SRGAN模型的人脸图像超分辨率重建OACSTPCD
Face Image Super-Resolution Reconstruction Based on Improved SRGAN Model
传统生成对抗网络模型重建人脸图像时出现过多失真,难以在减少失真的情况下有效提高人脸图像真实感.针对该问题,在生成对抗网络SRGAN模型的基础上,提出一种改进的人脸图像超分辨率重建方法.为提高重建像素点与周围像素点的相关性,将双注意力机制模块嵌入到SRGAN模型的生成器和判别器中,在空间域和通道域中获取更精准的特征依赖关系.同时应用自适应激活函数ACON取代原SRGAN网络中的激活函数,通过动态学习ACON激活函数参数为每个神经元设计不同激活形式,…查看全部>>
李培育;张雅丽
中国人民公安大学 信息网络安全学院,北京 100038中国人民公安大学 信息网络安全学院,北京 100038
信息技术与安全科学
超分辨率重建生成对抗网络注意力机制自适应激活函数特征提取
《计算机工程》 2023 (4)
199-205,7
中国人民公安大学2021年度基本科研业务费重点项目"基于多特征融合的跨镜视频目标追踪技术研究"(2021JKF205).
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