实时自拍视频稳像
计算机视觉与模式识别
2021-06-18 v2
摘要
我们提出一种新颖的实时自拍视频稳像方法。我们的方法完全自动并以26 fps运行。我们使用一维线性卷积网络直接推断刚性移动最小二乘扭曲,其隐式地平衡全局刚性与局部灵活性。我们的网络结构专门设计用于同时稳定背景与前景,同时向用户提供稳像焦点(前景相对于背景的相对重要性)的可选控制。为训练我们的网络,我们收集了包含1005段视频的自拍视频数据集,其显著大于先前的自拍视频数据集。我们还提出一种针对刚性移动最小二乘扭曲的网格近似方法,以实现实时帧扭曲。我们的方法完全自动,并产生优于先前实时通用视频稳像方法的视觉与定量结果。与先前离线自拍视频方法相比,我们的方法以数量级的速度提升产生可媲美的质量。
引用
@article{arxiv.2009.02007,
title = {Real-Time Selfie Video Stabilization},
author = {Jiyang Yu and Ravi Ramamoorthi and Keli Cheng and Michel Sarkis and Ning Bi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.02007},
year = {2021}
}