人脸超分辨率重建：基于CNN的特征融合与深度学习方法

本文主要探讨了"基于卷积神经网络的人脸图像超分辨率重建方法"，发表于2022年第1期的《计算机与数字工程》。研究针对极低分辨率人脸图像的恢复问题，提出了一个创新的四阶段重建流程。 首先，研究者构建了一个"初步重建网络"，通过这个网络，对原始图像进行4倍的上采样，以增强图像的低频信息。接着，他们利用深度置信网络(DBPN)的反投影技术进行"精细重建"，进一步提升图像分辨率，这一阶段的输出结果再经过2倍上采样。 在这个过程中，引入了"人脸语义分割"的概念，通过U-net网络对初步重建网络的结果进行分析，提取出人脸区域的精确分割信息。这一步对于保持人脸结构的完整性至关重要，因为语义分割可以帮助区分不同的人脸部分，如轮廓、五官等。 为了优化重建过程，研究者并未局限于传统的像素级误差，而是结合了"人脸先验信息损失函数"和"VGG损失函数"。这些自定义损失函数不仅关注像素间的相似度，还着重于恢复人脸的关键特征，如轮廓的清晰度和五官的精确位置，从而提高重建的质量。 实验结果显示，相比于基于双三次插值的传统方法，该方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似指数(SSIM)上均有显著提升，分别提高了3.6dB和13.34%。这意味着该方法能够重建出更清晰、更细致的人脸图像，这对于人脸识别、表情分析等领域具有实际应用价值。 这篇论文的核心内容是介绍了一种利用卷积神经网络进行人脸图像超分辨率重建的新方法，通过结合特征反投影、人脸语义分割以及定制的损失函数，实现了对低分辨率人脸图像的有效提升，展示了其在实际应用中的优越性能。