面部增强技术解析
项目采用了专门的面部修复优化方案,主要通过三个层面实现:
1. 技术实现
- 采用dlib的68点特征检测精准定位五官
- 独立的面部增强模型(存储在Face_Enhancement目录)
- 结合同步批标准化保证特征一致性
2. 处理效果
- 细节还原:能重建模糊的眼睑、嘴唇纹理等微结构
- Correção da cor da pele:自动修复褪色照片中的皮肤色调
- 去噪能力:有效消除胶片颗粒噪点和扫描伪影
3. recomendações de uso
对于严重损坏的人像照片,建议:
- 优先选择正脸清晰的照片
- 分辨率不宜低于100×100像素
- 可搭配–HR参数处理证件照等特写
测试显示,对1940-1980年代的肖像照片,能使五官可识别度平均提升62%,但极模糊的侧脸或遮挡严重的情况仍存在局限。
Essa resposta foi extraída do artigoOPR: a ferramenta de IA que restaura de forma inteligente fotos antigas amareladas e desgastadasO