論文の概要: Face Deblurring Based on Separable Normalization and Adaptive Denormalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09833v1
• Date: Sat, 18 Dec 2021 03:42:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 04:27:45.278117
• Title: Face Deblurring Based on Separable Normalization and Adaptive Denormalization
• Title（参考訳）: 分離正規化と適応的非正規化に基づく顔脱毛
• Authors: Xian Zhang, Hao Zhang, Jiancheng Lv, Xiaojie Li
• Abstract要約: Face Deblurringは、より明示的な構造と顔の詳細で、ぼやけた入力画像から透明な顔イメージを復元することを目的としている。 我々は、分離可能な正規化と適応的な非正規化に基づく効果的な顔分解ネットワークを設計する。 CelebAとCelebA-HQの両方のデータセットの実験結果から、提案した顔劣化ネットワークは、より詳細な顔構造を復元することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.506065804812522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face deblurring aims to restore a clear face image from a blurred input image with more explicit structure and facial details. However, most conventional image and face deblurring methods focus on the whole generated image resolution without consideration of special face part texture and generally produce unsufficient details. Considering that faces and backgrounds have different distribution information, in this study, we designed an effective face deblurring network based on separable normalization and adaptive denormalization (SNADNet). First, We fine-tuned the face parsing network to obtain an accurate face structure. Then, we divided the face parsing feature into face foreground and background. Moreover, we constructed a new feature adaptive denormalization to regularize fafcial structures as a condition of the auxiliary to generate more harmonious and undistorted face structure. In addition, we proposed a texture extractor and multi-patch discriminator to enhance the generated facial texture information. Experimental results on both CelebA and CelebA-HQ datasets demonstrate that the proposed face deblurring network restores face structure with more facial details and performs favorably against state-of-the-art methods in terms of structured similarity indexing method (SSIM), peak signal-to-noise ratio (PSNR), Frechet inception distance (FID) and L1, and qualitative comparisons.
• Abstract（参考訳）: face deblurlingは、より明確な構造と顔の詳細で、ぼやけた入力画像から明快な顔画像を復元することを目的としている。 しかし、従来の画像や顔の劣化は、特殊な顔部分のテクスチャを考慮せずに生成した画像の解像度全体に焦点を合わせ、一般的には不十分な詳細を生成する。 本研究では,顔と背景が分布情報が異なることを考慮し,分離正規化と適応的非正規化(snadnet)に基づく効果的な顔デブラリングネットワークを設計した。 まず、顔解析ネットワークを微調整して、正確な顔構造を得る。 次に,顔解析機能を前景と背景に分けた。 さらに,補助の条件として相構造を正則化し,より調和的で不規則な顔構造を生成するための新しい特徴適応的非正規化法を構築した。 さらに,生成した顔テクスチャ情報を強化するために,テクスチャ抽出器とマルチパッチ識別器を提案する。 CelebAとCelebA-HQの両方のデータセットによる実験結果から,提案した顔劣化ネットワークは顔の細部をより詳細に復元し,構造化類似度指数法(SSIM),ピーク信号-雑音比(PSNR),Frechet開始距離(FID),L1,定性比較の観点から,最先端の手法に好適に対応していることが示された。

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