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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 1,526 - 1,533 (8page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2023.26.12.1526
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Because high-quality facial images have an effect on face detection and recognition areas,the quality improvements of the poor facial areas are essential to raise the accuracy of those areas from the low-resolution(LR) images. Recently, convolutional neural network(CNN) based Super Resolution(SR) methods have shown the visual quality improvements to generate high-resolution(HR) images from LR images. In this paper, we propose dual branch based super resolution method for the quality enhancement of facial areas. The proposed method consists of two parallel CNN networks to focus on the facial areas. Experimental results shows the significant quality enhancement, compared to the existing SR networks.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
The News from Seoul Economic(2022), https://www.sedaily.com/NewsView/269RP VO5ZX (accessed September 10, 2023).
The News from YTN(2023), https://www. ytn.co.kr/_ln/0103_202305240726336658 (accessed September 10, 2023).
M. Chang, Q. Li, H. Feng, and Z. Xu, “Spatial-Adaptive Network for Single Image Denoising,” Proceedings of the European Conference on Computer Vision, pp. 1-5, 2020.
S. Zamir, A. Arora, S. Khan, M. Hayat, F. Khan, M. Yang, et al., “Multi-Stage Progressive Image Restoration,” Proceedings of the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 14821-14828, 2021.
S. Zamir, A. Arora, S. Khan, M. Hayat, F. Khan, M. Yang et al., “Learning Enriched Features for Real Image Restoration and Enhancement,” Proceedings of the European Conference on Computer Vision, pp. 1-4, 2020.
The News from YTN(2023), https://www. ytn.co.kr/_ln/0103_202305240726336658 (accessed September 10, 2023).
M. Chang, Q. Li, H. Feng, and Z. Xu, “Spatial-Adaptive Network for Single Image Denoising,” Proceedings of the European Conference on Computer Vision, pp. 1-5, 2020.
S. Zamir, A. Arora, S. Khan, M. Hayat, F. Khan, M. Yang, et al., “Multi-Stage Progressive Image Restoration,” Proceedings of the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 14821-14828, 2021.
S. Zamir, A. Arora, S. Khan, M. Hayat, F. Khan, M. Yang et al., “Learning Enriched Features for Real Image Restoration and Enhancement,” Proceedings of the European Conference on Computer Vision, pp. 1-4, 2020.
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