一种监控视频人脸图像超分辨技术

发布时间：2018-10-18 12:32

【摘要】：由于目前监控视频所拍摄的人脸图像目标较小、难以辨识,图像超分辨处理已成为亟待解决监控视频图像实际应用问题的技术和手段。提出了一种针对室外监控视频人脸图像的超分辨技术,利用先验知识设置图像训练集,并进行图像空间转化、去噪等预处理操作;设计八层卷积神经网络并对各层类型及连接方式进行设定,同时设定激活函数类型及各层间传递方式函数;初始化参数并根据训练集训练网络;根据损失函数反向调整卷积核和偏置参数,完成图像输出。经过大量实际监控视频图像测试,并将本文方法和现有其他方法做对比,实验结果表明,本文方法在图像超分辨效果和处理速度上均有一定的优势。
[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.
【作者单位】： 中国科学技术大学信息科学技术学院;中国科学院电磁空间信息重点实验室;
【基金】：安徽省科技厅项目(1401b042001)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2279133