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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利提升人脸图像分辨率的方法、存储介质和电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115456872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210992579.9，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权提升人脸图像分辨率的方法、存储介质和电子设备是由饶文浩;苏松志;李松设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本提升人脸图像分辨率的方法、存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种提升人脸图像分辨率的方法、存储介质和电子设备，所述方法包括：接收待处理的人脸图像；通过空间注意力网络恢复人脸图像的部分结构信息，得到中间特征图；通过人脸属性预测模块预测人脸的属性信息，以及通过三维人脸重建分支模块预测人脸三维结构的先验信息；对中间特征图、人脸的属性信息、人脸三维结构的先验信息进行融合，得到高分辨率的人脸图像。本发明通过在人脸图像分辨率恢复过程中引入人脸的属性信息和人脸三维结构的先验信息进行融合，能够有效突出人脸图像的纹理细节，提升人脸图像的恢复效果。

本发明授权提升人脸图像分辨率的方法、存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种提升人脸图像分辨率的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：接收待处理的人脸图像； S2：通过空间注意力网络恢复人脸图像的部分结构信息，得到中间特征图； S3：通过人脸属性预测模块预测人脸的属性信息，以及通过三维人脸重建分支模块预测人脸三维结构的先验信息； S4：对所述中间特征图、所述人脸的属性信息、所述人脸三维结构的先验信息进行融合，得到高分辨率的人脸图像； 所述方法还包括： 对人脸属性预测模块进行训练，具体包括：从人脸图像上裁剪人脸属性标签，构成训练集输入至第一深度残差网络进行训练；所述第一深度残差网络被配置为将网络中的第一个卷积核7x7的步长修改为1，以及将最终的全连接层的输出改为16维以对应裁剪后的人脸属性信息； 所述通过人脸属性预测模块预测人脸的属性信息包括： 将中间特征图输入至训练完成的人脸属性预测模块，以得到相应的人脸的属性信息； 所述通过三维人脸重建分支模块预测人脸三维结构的先验信息包括： 预测输入人脸图像的三维人脸参数，所述三维人脸参数包括身份、表情、纹理、姿态和光照中的任一项或多项； 基于三维可形变人脸模型理论计算模型各顶点最终的坐标和颜色值； 使用可微分渲染工具将三维人脸网格渲染到原输入的人脸图像上； 计算原输入的人脸图像与渲染后的人脸图像的损失函数，反向传播更新网络权重； 步骤S4包括： 将上一层特征mi‑1输入到步长为2的卷积模块F1进行下采样，得到特征图f1； 将特征图f1与三维人脸重建分支模块对应的卷积层输出的相同大小的特征图ri‑1按通道进行拼接，得到特征图f2； 将人脸属性预测模块对应特征图ai‑1输入卷积计算模块A，经过sigmoid函数计算得到属性空间注意力sa，将注意力sa与特征图f2逐像素相乘，得到特征图f3； 将mi‑1输入步长为2的3×3卷积D进行下采样并与特征图f3逐像素相加做残差计算，得到本层输出特征图mi； 基于特征图mi得到高分辨率的人脸图像。

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