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基于生成对抗网络的人脸图像质量增强方法.pdf
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基于生成对抗网络的人脸图像质量增强方法.pdf
本发明公开了人脸图像质量增加方法?生成对抗网络方法,具体地,包含以下五个步骤:1)静态人脸数据采集,2)数据处理,3)搭建生成对抗网络,4)训练生成对抗网络,5)测试生成对抗网络,本发明采用生成对抗网络来建模人脸图像质量,生成器包含图像增强、分辨率增强,图像增强实现对人脸图像亮度和噪声的矫正与增强,采用三种不同的方式来测量原始高质量人脸图像和增强后人脸图像之间的相似性,分别是MSE、SSIM以及判别器输出的分数,实现半监督的方法实现人脸图像质量增强,不需要标记训练数据,大大简化训练难度。
2023-05-09
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本发明提出了一种基于条件生成对抗网络的水下图像增强方法及系统，通过提取并融合多尺度局部特征以及全局特征来校正退化水下图像的色彩，通过构建用于水下图像增强的注意力模块AMU来提升特征提取效果，在训练中引入感知损失与总变差损失来提升生成图像的质量，抑制噪声出现。本发明的方法可为智能化水产养殖的行为监测、病害识别等高层次视觉任务提供清晰的水下环境信息，推动智能集约化水产养殖健康可持续发展。
2023-06-28
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