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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于渐进训练和人脸语义分割的人脸超分辨率重建方法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：CN116091315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310011155.4，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于渐进训练和人脸语义分割的人脸超分辨率重建方法是由廖频;陈子扬;臧露奇;韩翔宇;张震;刘广传设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于渐进训练和人脸语义分割的人脸超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于渐进训练和人脸语义分割的人脸超分辨率重建方法，其主要包括：提出一种轻量高效的人脸超分辨率网络，网络主要包含残差聚合模块和三个上采样模块；采用渐进训练的方式使模型在一次迭代训练中分三阶段开展，训练收敛的模型可以对低分辨率人脸图像进行二倍、四倍和八倍的超分辨率图像重建；使用人脸语义分割网络获取人脸先验信息，提出在模型训练中加入人脸分割损失，协助网络生成更加逼真的人脸结构。本发明基于RFDN网络进行改进，适用于超低分辨率的人脸图像输入，并可以输出三种不同放大倍数的高分辨率重建图像，解决了传统模型的一些缺陷。

本发明授权一种基于渐进训练和人脸语义分割的人脸超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于渐进训练和人脸语义分割的人脸超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：准备训练数据，包括低分辨率人脸图像16×16像素ILR16，高分辨率人脸图像32×32像素IHR32、64×64像素IHR64、128×128像素IHR128； S2：提出轻量级人脸超分辨率网络LFSRNet，LFSRNet网络由残差聚合模块RAB和三个上采样块组成，其中，三个上采样块由卷积和亚像素卷积构成，每个上采样块可以进行两倍的图像放大，并输出重建图像； S3：将S1中的ILR16送入S2中的LFSRNet网络，分别经过RAB模块和第一个上采样块，前向推理得到两倍放大的超分辨率图像ISR32； S4：根据以下损失函数，对网络进行反向传播，完成第一阶段网络参数的更新和优化； 其中N表示模型训练中一个批次中的数据量； S5：将S1中的ILR16送入S2中的LFSRNet网络，分别经过RAB模块、第一个上采样块以及第二个上采样块，前向推理得到四倍放大的超分辨率图像ISR64； S6：根据以下损失函数，对网络进行反向传播，完成第二阶段网络参数的更新和优化； S7：将S1中的ILR16送入S2中的LFSRNet网络，分别经过RAB模块、第一个上采样块、第二个上采样块以及第三个上采样块，前向推理得到八倍放大的超分辨率图像ISR128； S8：将S1中的IHR128送入一个人脸语义分割网络中，得到高分辨率人脸语义分割预测图PSegHR128，将PSegHR128进行数据处理得到高分辨率人脸语义分割图SegHR128； S9：将S7中的ISR128送入S8中的人脸语义分割网络中，得到超分辨率人脸语义分割预测图PSegSR128； S10：根据以下损失函数，对网络进行反向传播，完成第三阶段网络参数的更新和优化； 其中C表示人脸语义分割网络可以分割的种类数，α和β分别表示两种损失的权重； S11：循环迭代S3至S10，将模型训练至收敛。

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