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      西安電子科技大學(xué)視頻人臉修復算法研究成果被人工智能領(lǐng)域頂級會(huì )議錄用

      發(fā)布時(shí)間:2024-05-21 作者:馮麗 來(lái)源:中國教育新聞網(wǎng)

      中國教育報-中國教育新聞網(wǎng)訊(記者 馮麗)近日,人工智能領(lǐng)域CCF-A類(lèi)頂級會(huì )議IJCAIInternational Joint Conference on Artificial Intelligence)2024年度的論文揭曉,西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院何剛教師團隊最新針對視頻人臉修復算法研究成果被收錄。

      人臉恢復通常指從低質(zhì)量的人臉圖像中恢復出高質(zhì)量細節的技術(shù),例如去模糊、去噪聲、恢復等。這些技術(shù)通過(guò)算法改善圖像質(zhì)量,使人臉特征更清晰。而視頻人臉恢復則是將這一過(guò)程應用于視頻序列,它不僅需要處理每一幀的圖像質(zhì)量,還要保證時(shí)間上的連貫性和自然過(guò)渡,確保視頻中人臉的動(dòng)態(tài)表現和質(zhì)量的一致性。這要求算法能夠有效處理視頻中的運動(dòng)模糊、壓縮損失等問(wèn)題。人臉恢復任務(wù)在最近幾年被廣泛研究,并且在工業(yè)界被廣泛應用。

      該論文研究首次提出了一種新穎的盲視頻人臉恢復方法,即解析引導的時(shí)間一致性變換器(PGTFormer),旨在解決現有技術(shù)在處理低質(zhì)量視頻人臉時(shí)遇到的挑戰。該方法無(wú)須預對齊即可恢復高保真的人臉細節,并增強視頻中不同姿態(tài)變化的時(shí)間連貫性。PGTFormer利用語(yǔ)義解析指導選擇最優(yōu)人臉先驗,生成時(shí)間上連貫且無(wú)缺陷的人臉結果。該研究還包括了一個(gè)時(shí)間空間矢量量化自編碼器(TS-VQGAN)的預訓練模型,以及一個(gè)時(shí)間解析引導的碼本預測器(TPCP),這些創(chuàng )新技術(shù)顯著(zhù)提高了人臉恢復的效率和準確性。

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