KEEP是什么？

KEEP 是一個由南洋理工大學研究團隊開發(fā)的能夠將低分辨率視頻中的人臉修復成高清的工具，可以使人臉特征更加明顯。這個技術在視頻監(jiān)控、影視制作等領域都有很廣的應用，通過有效改善人臉圖像的質量，為后面的分析和處理提供更為清晰的素材。

KEEP核心技術

• 卡爾曼濾波原理：通過跟蹤視頻序列中的面部特征，利用卡爾曼濾波器預測下一幀中的面部特征，從而實現(xiàn)更高的人臉超分辨率。

• 特征傳播與動態(tài)調整：從之前恢復的幀中獲取信息，指導當前幀的恢復過程，減少連續(xù)幀之間的差異。

• 多尺度處理：結合多尺度信息，提高人臉圖像的細節(jié)表現(xiàn)和整體質量。

• 跨幀注意力（CFA）：進一步增強不同幀之間的關聯(lián)性，幫助在視頻播放過程中保持更好的時效性和細節(jié)呈現(xiàn)。

KEEP模型架構

• 編碼器和解碼器：構建了一個基于變分量子生成對抗網(wǎng)絡（VQGAN）的模型，用于生成高質量的超分辨率圖像。

• 卡爾曼濾波網(wǎng)絡：結合當前幀的觀察狀態(tài)和前一幀的預測狀態(tài)，形成更準確的當前狀態(tài)估計。

• 跨幀注意力（CFA）層：通過匹配和融合前一幀的相似特征來增強當前幀的細節(jié)。

KEEP優(yōu)勢

• 時間一致性：能夠保持視頻中人臉的連貫性，避免因獨立處理每一幀帶來的時間上的不連貫性。

• 細節(jié)重建：在嚴重退化的視頻中也能有效恢復人臉細節(jié)，如眼睛、鼻子和嘴巴等。

• 魯棒性：對非正面人臉和嚴重退化的視頻表現(xiàn)出色，能夠穩(wěn)定地估計人臉先驗信息。

KEEP應用場景

• 老電影修復：提升老舊電影中的人臉清晰度，恢復細節(jié)。

• 視頻監(jiān)控增強：在安全監(jiān)控領域，增強監(jiān)控視頻中的人臉分辨率。

• 社交媒體視頻：改善用戶上傳的低質量視頻中的人臉清晰度。

• 視頻會議系統(tǒng)：提高遠程交流時的面部圖像質量。

• 虛擬現(xiàn)實（VR）體驗：優(yōu)化人物面部的渲染。

項目鏈接

https://github.com/jnjaby/KEEP