摘要：文中提出了一種結(jié)合面部結(jié)構(gòu)先驗(yàn)信息的深度殘差網(wǎng)絡(luò),用于壓縮人臉圖像的復(fù)原。在訓(xùn)練階段,首先訓(xùn)練一個(gè)用于初步復(fù)原人臉圖像整體結(jié)構(gòu)的預(yù)復(fù)原網(wǎng)絡(luò),但是不具有任何先驗(yàn)信息的預(yù)復(fù)原網(wǎng)絡(luò)并不能很好地處理具有精細(xì)結(jié)構(gòu)的面部組件,因此該算法在預(yù)復(fù)原網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上提取5種面部組件:眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴和臉廓,分別訓(xùn)練用于復(fù)原面部組件的細(xì)節(jié)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)。在復(fù)原階段,結(jié)合關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果生成的面部掩膜,對(duì)不同的人臉組件使用相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)地復(fù)原。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中提出的算法與現(xiàn)有的先進(jìn)復(fù)原算法相比,不僅具有更高的PSNR和SSIM,并且在人臉組件處有更加清晰的紋理細(xì)節(jié),有效改善了復(fù)原后人臉圖像的視覺效果。