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人臉超分辨率（super-resolution，SR）即將輸入模糊的低分辨率Oow-resolution，LR）人臉圖像通過一系列算法處理得到較為清晰的高分辨率（high-resolution，HR）人臉圖像的過程．相比自然圖像，不同人臉圖像的相同位置通常具有相似的結構，本文針對人臉圖像的局部結構一致性特點，提出一種新的基于圖結構的人臉超分辨率神經網絡回歸方法，將輸入低分辨率圖像表示為圖結構，進而為圖結構中每一個結點的局部表示訓練一個淺層神經網絡進行超分辨率回歸，相比基于規則矩形網格的方法，圖結構在描述一個像素的局部信息時。不僅考慮到圖像坐標的相關性，同時關注了紋理的相似性，能更好表達圖像局部特征．訓練過程中，利用已收斂的相鄰結點的神經網絡參數初始化當前結點的神經網絡參數。不僅加快神經網絡的收斂速度，而且提高了預測精度．與包括深度卷積神經網絡在內的基于學習的超分辨率最新算法比較實驗表明，本文提出的算法取得了更高的準確率．本文提出的圖神經網絡（Graph Neural Networks，GNN）并不局限于解決人臉超分辨率問題，它還可以用于處理其它具有不規則拓撲結構的數據。解決不同的問題。
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