论文研究 基于混合算法的人脸超分辨率

针对具有大量卷积神经网络的图像超分辨率算法存在的参数大，计算量大，图像纹理模糊等问题，提出了一种新的算法模型。 改进了经典的卷积神经网络，调整了卷积核大小，并减少了参数； 添加池层以减小尺寸。 降低了计算复杂性，提高了学习率，并减少了培训时间。 迭代反投影算法与卷积神经网络相结合，创建了一个新的算法模型。 实验结果表明，与传统的面部错觉方法相比，该方法具有更好的性能。