基于3D先验特征的人脸超分辨率重建算法

来源：吉林大学学报·理学版杂志2024年第4期北京时间：

作者：姚汉群, 刘广文, 王超, 杨依宁, 才华, 付强

单位：1. 长春理工大学 电子信息工程学院, 长春 130022； 2. 长春理工大学 空间光电技术国家与地方联合工程研究中心, 长春 130022；3. 电磁空间安全全国重点实验室, 天津 300308；4. 长春理工大学 空间光电技术研究所, 长春 130022

摘要：为有效解决复杂环境下人脸超分辨率特征恢复的问题, 提出一种全新的人脸超分辨率网络. 该网络通过融合3D渲染先验知识和双重注意力机制, 增强了对人脸空间位置和整体结构的理解, 同时提高了细节信息的恢复能力. 在数据集CelebAMask-HQ上的实验结果表明： 对放大4倍下采样的人脸, 该算法在峰值信噪比和结构相似性上达到28.76 dB和0.827 5； 对放大8倍下采样的人脸, 峰值信噪比和结构相似性评价指标达到26.29 dB和0.754 9. 与同类的SAM3D算法相比, 该算法在处理放大4倍下采样时的峰值信噪比和结构相似性上分别提升了4.09，1.93个百分点, 在处理放大8倍下采样时上述两个指标分别提升了2.02，4.54个百分点. 从而证明该算法的优越性, 也表明在实际应用中人脸的超分辨率恢复能获得更真实和清晰的视觉效果.

关键词：机器视觉,人脸超分辨率,3D先验,注意力机制