【摘要】：由于目前監(jiān)控視頻所拍攝的人臉圖像目標較小、難以辨識,圖像超分辨處理已成為亟待解決監(jiān)控視頻圖像實際應用問題的技術和手段。提出了一種針對室外監(jiān)控視頻人臉圖像的超分辨技術,利用先驗知識設置圖像訓練集,并進行圖像空間轉化、去噪等預處理操作;設計八層卷積神經網絡并對各層類型及連接方式進行設定,同時設定激活函數類型及各層間傳遞方式函數;初始化參數并根據訓練集訓練網絡;根據損失函數反向調整卷積核和偏置參數,完成圖像輸出。經過大量實際監(jiān)控視頻圖像測試,并將本文方法和現有其他方法做對比,實驗結果表明,本文方法在圖像超分辨效果和處理速度上均有一定的優(yōu)勢。
[Abstract]:Because the target of face image captured by surveillance video is small and difficult to identify, image super-resolution processing has become the technology and means to solve the practical application problem of surveillance video image. In this paper, a super-resolution technique for outdoor surveillance video face image is proposed, which uses prior knowledge to set up image training set, and carries out image space transformation, de-noising and other pre-processing operations. The eight-layer convolution neural network is designed and the types and connection modes of each layer are set, the activation function type and the transfer mode function between the layers are set, the parameters are initialized and the network is trained according to the training set. The image output is completed by adjusting the convolution kernel and offset parameters in reverse according to the loss function. After a large number of actual video image monitoring tests, and compared with other existing methods, the experimental results show that this method has some advantages in image super-resolution effect and processing speed.
【作者單位】： 中國科學技術大學信息科學技術學院;中國科學院電磁空間信息重點實驗室;
【基金】：安徽省科技廳項目(1401b042001)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2279133