基于多尺度特征关系学习的多任务人脸修复方法

摘要

本发明公开一种基于多尺度特征关系学习的多任务人脸修复方法，基于改进图卷积网络与特征金字塔网络结合。首先，利用特征金字塔网络对低质量人脸图像进行不同尺度的特征提取；其次，基于图卷积网络IGCN构建关系区域模型块RRMB来获得不同尺度修复后的特征，借此来建立整个生成模型Generator和判别模型Discriminator；最后，利用生成模型对有掩膜和低分辨率两种情况同时发生的人脸图片进行修复生成，与判别模型进行博弈优化，最终达到纳什平衡的状态。本发明实现复杂环境下低质量人脸图像的去遮挡和超分辨率重建，同时对于单独的修复任务也能达到可观的修复效果，具有重要的研究和应用价值。