图像超分与识别技术

Image Hyperresolution and Recognition Technology

整体介绍

结合通用的图像超分辨率技术和人脸特征的先验知识,以模糊、有噪的低分辨率人脸图像为输入,通过通信计算机技术融合出高分辨率的人脸图像,并通过使用深度学习算法和卷积神经网络来提取人脸的特征,进行人脸匹配和识别。

结合通用的图像超分辨率技术和人脸特征的先验知识,以模糊、有噪的低分辨率人脸图像为输入,通过通信计算机技术融合出高分辨率的人脸图像,并通过使用深度学习算法和卷积神经网络来提取人脸的特征,进行人脸匹配和识别。

技术特点

基于3D卷积神经网络的深度学习算法,其输出人脸超分辨率图像比传统算法准确率提高30%

基于深度学习,恢复出的人脸图像更清晰、细节更丰富

可以对不同尺度、姿态和光照条件下的人脸进行识别,具有较强的鲁棒性和稳定性

低分辨率照片转化为高分辨率的照片效率更高

使用深度学习算法和卷积神经网络来提取人脸的特征,并进行人脸匹配和识别。能够实现高精度和高效率的人脸识别任务

技术表征

该技术目前已广泛应用于公司图像处理、视频结构化等产品中,实现图像质量增强和识别,为视频、图像的进一步应用提供可靠支撑与技术加持。公司深度挖掘该核心技术,梳理客户图像应用的实际场景,在医学、公安、交通、司法鉴定等行业精细布局,已取得多项成果。


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