基于深度超分辨率重建的监控图像人脸识别

摘要

针对当前视频监控中人脸分辨率低、识别难度大的问题,提出一种深度超分辨率的监控图像人脸识别框架。通过级联2个深度卷积神经网络模块,首先对获取的低分辨率人脸图像进行超分辨率重建,其次利用第2个卷积神将网络模块提取重构后的高分辨率人脸特征,提出一种结构优化的深度卷积神经网络,并将深度卷积神经网络学习到的特征送入SOFTMAX对人脸进行分类识别。在FERET数据集上进行验证,实验结果显示,研究提出的框架与传统方法相比,大幅提高低分辨率情况下的监控图像人脸识别精度。