近日,国际电子电工学会汇刊-神经网络与学习系统(ieee transactions on neural networks and learning systems,tnnls)在线发表了张彦铎教授作为通讯作者的科研成果“rethinking prior-guided face super-resolution:a new paradigm with facial component prior”。论文第一署名单位为武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室、计算机科学与工程学院人工智能学院,合作单位为湖北文理学院、哈尔滨工业大学、武汉大学、texas a&m university。国际电子电工学会汇刊-神经网络与学习系统(tnnls)是神经网络和学习系统领域的顶级期刊,该期刊最新影响因子为14.255,是中科院一区top期刊。
张彦铎教授团队长期从事人脸图像超分辨率的科研工作。人脸图像超分辨率是图像超分辨率中的特定领域,其目的是提高低分辨率面部图像的分辨率和质量,利用人脸超分辨率算法从低分辨率面部图像中恢复潜在的高分辨率面部图像有助于完成各种下游任务,比如人脸检测、验证和分析。由于人脸超分辨率本质是一个病态问题求解过程,因此极具挑战性,得到了全世界研究者们的广泛关注。
在国家自然科学基金面上项目、湖北省技术创新专项重大项目的支持下,该科研团队在低质量人脸图像重建领域开展前沿研究,部分相关研究成果已广泛应用到各个领域,取得了良好的社会经济效益。(中国教育在线 通讯员 胡世平)
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