[发明专利]一种人脸图像复原方法、系统、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种人脸图像复原方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：获取待复原的人脸图像，采用经过训练的人脸复原子网络对所述人脸图像进行复原，获得复原的人脸图像；所述人脸复原子网络在训练过程中，引入人脸识别子网络；所述人脸识别子网络对复原的人脸图像进行特征提取，根据提取的特征对所述人脸复原子网络进行识别监督，以优化所述人脸复原子网络的网络参数。本发明通过引入人脸识别子网络来克服人脸复原后的个体身份特征不准确的问题，对于人脸复原子网络的输出图像，重新输入到人脸识别子网络中，对特征的逐步提取，并反馈至人脸复原子网络中，以提升图像复原能力，可广泛应用于图像处理技术领域。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸图像复原方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

人脸图像广泛存在于我们的生活中，但由于摄影或储存过程中的不确定性，导致图片会被一种或多种退化所侵害，包含图像低分辨率、运动模糊、失焦模糊、噪声等。在许多场景中，这些图像退化可能会同时出现，造成人脸图像的大幅度损坏，以至于对人脸的个体身份特征造成很大的影响。因此，人脸图像复原，是将拥有一种或多种退化的图像进行修复，恢复出高分辨率且清晰的人脸图像。

近几年来，以数字图像处理学科为基础的计算机视觉在科学研究，社会生产以及人们的日常生活中都得到了广泛的应用，例如在远程监控，智能交通，遥感，医学，军事国防等领域。然而，在这些场景中，所拍摄的人脸图像和视频容易受到多种图像退化作用，例如摄像头抖动、镜头污秽、图像压缩等，使得图像成像模糊、噪声干扰、分辨率低下，能见度下降,极大的限制了复杂场景中视觉处理算法的性能,例如人脸识别，人脸检测等等，因此，去除人脸图像上的图像退化成为了一个不可缺少的课题。

发明内容

为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本发明的目的在于提供一种人脸图像复原方法、系统、装置及存储介质。

本发明所采用的技术方案是：

一种人脸图像复原方法，包括以下步骤：

获取待复原的人脸图像，采用经过训练的人脸复原子网络对所述人脸图像进行复原，获得复原的人脸图像；

所述人脸复原子网络在训练过程中，引入人脸识别子网络；

所述人脸识别子网络对复原的人脸图像进行特征提取，根据提取的特征对所述人脸复原子网络进行识别监督，以优化所述人脸复原子网络的网络参数。

进一步，在人脸复原子网络在训练过程中，还引入了长跳跃连接；

所述长跳跃连接用于将所述人脸复原子网络和所述人脸识别子网络提取的语义特征进行融合，以加强将所述人脸复原子网络和所述人脸识别子网络对特征的学习和传播能力；

在对所述人脸复原子网络训练结束后，包括：

保留所述人脸复原子网络，去除所述人脸识别子网络。

进一步，所述人脸识别子网络对复原的人脸图像进行特征提取，根据提取的特征对所述人脸复原子网络进行识别监督，包括：

将复原后的人脸图像输入所述人脸识别子网络进行特征提取；

根据提取的特征预测出所述人脸图像的个体身份标签，根据预测的个体身份标签与真实标签计算损失函数；

将所述损失函数产生的梯度反向传播至所述人脸复原子网络，指导所述人脸复原子网络学习生成具有相同个体身份特征识别的能力。

进一步，所述人脸复原子网络包括复合残差网络，所述复合残差网络包括多个残差模块，每个残差模块提取不同深层的特征，所述人脸复原子网络对人脸图像进行复原的步骤，包括：

输入人脸图像I，对所述人脸图像I进行卷积处理，得到输出特征图X0；