KEEP是什么？

KEEP 是一個(gè)由南洋理工大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的能夠?qū)⒌头直媛?a href="http://www.cfietc.com/shipinsucai/" target="_blank" >視頻中的人臉修復(fù)成高清的工具，可以使人臉特征更加明顯。這個(gè)技術(shù)在視頻監(jiān)控、影視制作等領(lǐng)域都有很廣的應(yīng)用，通過有效改善人臉圖像的質(zhì)量，為后面的分析和處理提供更為清晰的素材。

KEEP核心技術(shù)

• 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(yù)測(cè)下一幀中的面部特征，從而實(shí)現(xiàn)更高的人臉超分辨率。

• 特征傳播與動(dòng)態(tài)調(diào)整：從之前恢復(fù)的幀中獲取信息，指導(dǎo)當(dāng)前幀的恢復(fù)過程，減少連續(xù)幀之間的差異。

• 多尺度處理：結(jié)合多尺度信息，提高人臉圖像的細(xì)節(jié)表現(xiàn)和整體質(zhì)量。

• 跨幀注意力（CFA）：進(jìn)一步增強(qiáng)不同幀之間的關(guān)聯(lián)性，幫助在視頻播放過程中保持更好的時(shí)效性和細(xì)節(jié)呈現(xiàn)。

KEEP模型架構(gòu)

• 編碼器和解碼器：構(gòu)建了一個(gè)基于變分量子生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（VQGAN）的模型，用于生成高質(zhì)量的超分辨率圖像。

• 卡爾曼濾波網(wǎng)絡(luò)：結(jié)合當(dāng)前幀的觀察狀態(tài)和前一幀的預(yù)測(cè)狀態(tài)，形成更準(zhǔn)確的當(dāng)前狀態(tài)估計(jì)。

• 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(qiáng)當(dāng)前幀的細(xì)節(jié)。

KEEP優(yōu)勢(shì)

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

• 細(xì)節(jié)重建：在嚴(yán)重退化的視頻中也能有效恢復(fù)人臉細(xì)節(jié)，如眼睛、鼻子和嘴巴等。

• 魯棒性：對(duì)非正面人臉和嚴(yán)重退化的視頻表現(xiàn)出色，能夠穩(wěn)定地估計(jì)人臉先驗(yàn)信息。

KEEP應(yīng)用場(chǎng)景

• 老電影修復(fù)：提升老舊電影中的人臉清晰度，恢復(fù)細(xì)節(jié)。

• 視頻監(jiān)控增強(qiáng)：在安全監(jiān)控領(lǐng)域，增強(qiáng)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(zhì)量視頻中的人臉清晰度。

• 視頻會(huì)議系統(tǒng)：提高遠(yuǎn)程交流時(shí)的面部圖像質(zhì)量。

• 虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）體驗(yàn)：優(yōu)化人物面部的渲染。

項(xiàng)目鏈接

https://github.com/jnjaby/KEEP