让视频拍摄更智能 OPPO FDF全维人像视频系统解析

随着移动互联网的发展，视频已经日渐成为了用户之间交流主要内容形式。同时拍摄各类长短视频也已经成为了用户使用手机的主要需求之一，并且普通用户常常将短视频用于社交用途，因此在用户拍摄的视频内容当中以人为主体的人像视频占比非常高。

针对这一流行趋势，在近日举办的OPPO“未来科技大会2020”上，OPPO公布了最新研发的“OPPO FDF全维人像视频技术系统”，该系统由感知人像和画质增强两大引擎组成。据OPPO官方介绍，该系统可以有效提升人像视频的拍摄体验。

OPPO FDF全维人像视频技术系统

OPPO FDF全维人像视频技术系统作为一种新生事物，不由得令人好奇，其能在哪些方面提升人像视频的拍摄体验？OPPO又为这一技术系统配备了哪些新技术；下面便为大家详细解析一下。

AI助力人像视频拍摄

在人像视频拍摄中，对于拍摄算法而言首要的自然是要精准的识别人脸。因为在成功识别并捕捉到人脸之后，算法才能够进行相应的优化，而要做到快速精准的人脸识别，需要用到感知人像引擎中的AI人脸检测技术。

AI人脸检测

OPPPO的AI人脸检测技术采用了深度可分离卷积模型，在卷积结构中，每个卷积核只负责卷积单一通道，可以以更少的参数量完整特征图谱的生成。该模型相比其它方案，体量更小、运算耗时更短，可以更快的做到人脸识别。

为了加强AI人脸检测的检测效果，OPPO还在模型中引入了FPN结构，对金字塔中的每一层尺寸不同的特征图进行融合，可以实现准确率更高的检测效果。由此，OPPO FDF全维人像视频技术系统的AI人脸检测技术可以做到高达99.78%的AI人脸检测准确率，移动平台单帧检测耗时低至25ms。

在快速精准的进行了人脸识别之后，便需要对人脸进行分析，进一步的优化提供数据基础。在这一环境下OPPO采用了感知人像引擎的AI人脸关键点检测技术。

AI人脸关键点检测

该技术能够检测296个人脸关键点数量，同时通过对AI人脸关键点检测模型的LOSS函数进行优化，并在算法中加入关键点是否可见判断、人脸角度判断等辅助信息，来为之后的AI算法提供数据模型基础。

在掌握了人脸的数据模型之后，OPPO FDF全维人像视频技术系统的感知人像引擎便可以对人像的拍摄质量进行优化。其不但可以通过AI算法实现人像图像清晰度的提升，还能对肤质进行优化、并实现人脸畸变矫正等功能。

感知人像引擎

用户在暗光、长焦拍摄、拍摄时手抖等情况下往往会拍摄到画面模糊、不清晰的视频画面。因为在生活中值得记录的瞬间往往是不能二次拍摄的，所以如何拯救这些模糊的视频画面变得特别重要。

AI超清人像

感知人像引擎的AI超清人像功能，可以对模糊的画面进行处理，得到更清晰、细节表现更细腻的画面。该功能的AI算法神经网络模型中加入了Portrait SR Model（超分模型），并可以在PostProcessing（后处理模型）中进一步优化画面噪点表现。

AI超清人像

国内用户对于人像视频中的美颜算法是十分关注的，为此OPPO在FDF全维人像视频技术系统中引入了OFL肤质优化算法，可以实现AI肤色检测和AI祛瑕疵功能。

OFL肤质优化算法

在AI肤色检测功能的神经网络模型中，OPPO改进了网络架构和LOSS函数，使模型收敛速度更快。再经过海量大数据进行验证和测试，最终实现96.5%的皮肤区域检测准确率和97.4%的脸部皮肤精度。

AI肤色检测

（编辑：555手机网）

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