多尺度渐进式网络人脸复原方法应用探究  

作　　者：白景瑞 倪新龙 孙鹏[1,2] 周纯冰 

机构地区：[1]中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院,辽宁沈阳110854 [2]司法部司法鉴定重点实验室,上海200063

出　　处：《广东公安科技》2024年第2期47-49,53,共4页

基　　金：公安部科技计划项2021YY32;司法部司法鉴定重点实验室开放课题KF202317;中国刑事警察学院研究生创新能力提升项目2022YCZD06;国家级大学生创新创业训练计划项目202110175015。

摘　　要：随着公安信息技术的发展,科技主导侦查逐渐成为一种新趋势。但在公安机关的成像设备拍摄记录或依法取证过程中,人脸图像会因设备抖动、失焦或环境变化等因素的影响变得模糊,进而给公安机关的侦查犯罪工作增加阻力。为解决上述问题,本文介绍了一种多尺度渐进式网络[1]的人脸复原方法—PSFR-GAN。它利用有监督的生成对抗网络[2],不仅考虑了特征的重构,而且还考虑了图像风格的转换。在实验过程中,通过仿真实验和实战应用来验证该方法的实用性和可靠性。结果表明,PSFR-GAN在高质量人脸图像复原方面取得了良好的性能,并在实验中取得了令人满意的结果,能够为公安机关侦查犯罪的工作提供高效、有力的技术支撑。

关 键 词：深度学习 人脸复原 超分辨率 图像去模糊 公安应用 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]