公开(公告)号：CN118195895A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410264433.1

申请日：2024-03-08

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 江俊君 ,  付吉灿 ,  江奎 ,  刘贤明

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及小样本前馈回归人脸超分辨率方法，属于人脸超分辨率技术领域。解决了基于深度学习的人脸超分辨率方法缺乏可解释性，并且依赖大量训练样本对的问题。包括以下步骤：步骤一：输入；步骤二：采用F4SR模型进行训练。本发明解决了基于深度学习的FSR方法缺乏可解释性的问题；通过利用逐步前向回归模型，提供了一种更可解释的方法，明确地建模了输入和输出特征之间的关系，这增强了对SR过程的理解，并使方法更加透明，即使在只有少量样本对可用的极端情况下，它仍然可以获得可比较的结果。