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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種面向人臉模糊圖像復(fù)原的生成式學(xué)習(xí)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115393208B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210981080.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/60；該發(fā)明授權(quán)一種面向人臉模糊圖像復(fù)原的生成式學(xué)習(xí)方法是由徐玉;馬龍;魏鄒建;杜江斌;趙佳堯;吳海波;楊靜;彭?yè)P(yáng)帆設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種面向人臉模糊圖像復(fù)原的生成式學(xué)習(xí)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種面向人臉模糊圖像復(fù)原的生成式學(xué)習(xí)方法。該方法包括如下步驟：接收人臉模糊圖像為特征提取網(wǎng)絡(luò)的輸入步驟，將其提取的層級(jí)特征經(jīng)過(guò)特征篩選網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行嚴(yán)格篩選步驟，將篩選后的層級(jí)特征輸入主干網(wǎng)絡(luò)步驟；其中特征提取步驟通過(guò)特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取；特征篩選步驟通過(guò)特征篩選網(wǎng)絡(luò)的雙層自注意力層，篩選輸入的層級(jí)特征；漸進(jìn)式對(duì)抗生成步驟是將篩選后的層級(jí)特征，按照“鏡像原則”對(duì)應(yīng)輸入生成網(wǎng)絡(luò)的生成器中，與生成器主干路輸出信號(hào)相加，漸進(jìn)式生成至目標(biāo)圖像。本發(fā)明的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)提取的層級(jí)特征嚴(yán)格篩選后，輸入生成網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)層級(jí)，設(shè)計(jì)主干網(wǎng)絡(luò)全局監(jiān)督模塊，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗過(guò)程中的局部和全局監(jiān)督。

本發(fā)明授權(quán)一種面向人臉模糊圖像復(fù)原的生成式學(xué)習(xí)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種面向人臉模糊圖像復(fù)原的生成式學(xué)習(xí)方法，其特征在于：包括以下步驟 步驟一、人臉模糊圖像輸入步驟：接收人臉模糊圖像，輸入到層級(jí)特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取； 步驟二、層級(jí)特征篩選步驟：將提取到的層級(jí)特征經(jīng)過(guò)特征篩選網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行篩選，所述特征篩選網(wǎng)絡(luò)為雙層自注意力層，篩選輸入的層級(jí)特征； 步驟三、將篩選后的層級(jí)特征輸入主干網(wǎng)絡(luò)，按照“鏡像原則”對(duì)應(yīng)輸入生成網(wǎng)絡(luò)的生成器中，與生成器主干路輸出信號(hào)相加融合； 步驟四、采用漸進(jìn)式生成目標(biāo)圖像：生成所述目標(biāo)圖像的過(guò)程中，在主干網(wǎng)絡(luò)中生成器最后兩層分辨率塊以及鑒別器前兩層分辨率塊之前，加入雙層高效自注意力層作為主干網(wǎng)絡(luò)全局監(jiān)督模塊，按照分辨率大小漸進(jìn)式地生成目標(biāo)分辨率大小的圖像； 所述步驟一中，所述層級(jí)特征提取網(wǎng)絡(luò)包含五層特征提取模塊，每個(gè)特征提取模塊包含兩個(gè)卷積層與一個(gè)最大池化層，所述卷積層的運(yùn)算是對(duì)接收到的輸入數(shù)據(jù)先進(jìn)行卷積運(yùn)算，然后將卷積運(yùn)算得到的結(jié)果進(jìn)行層歸一化計(jì)算，最后輸入至非線性激勵(lì)層計(jì)算；所述最大池化層是對(duì)接收到的輸入數(shù)據(jù)分成2*2的局部鄰域進(jìn)行判斷，選擇出最大值對(duì)圖像進(jìn)行池化； 所述步驟二中，雙層自注意力層采用雙層的高效注意力結(jié)構(gòu)，先卷積學(xué)習(xí)Query、Key、Value三個(gè)矩陣，隨后先將Key的轉(zhuǎn)置與Value相乘，得到較小的中間矩陣后再與Query矩陣進(jìn)行點(diǎn)乘，實(shí)現(xiàn)特征圖點(diǎn)對(duì)點(diǎn)間關(guān)系的學(xué)習(xí)； 所述步驟三中，所述“鏡像原則”指的是層級(jí)特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與主干網(wǎng)絡(luò)中生成器的結(jié)構(gòu)相互對(duì)稱；層級(jí)特征提取網(wǎng)絡(luò)輸出的層級(jí)特征與生成器主干路輸出信號(hào)相加為矩陣之間的點(diǎn)加。

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