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申请/专利权人：北京正通亿和文化艺术交流有限公司

摘要：本发明公开了基于深度学习逆向重光照算法的影视制作系统，涉及人工智能技术领域，通过获取包含周期性光照特征的视频数据，并提取光照特征输入深度学习模型生成光照序列，通过傅里叶变换对比频率和振幅特征，评估模型对光照信号的准确捕捉，结合相位保持评估模块检测误差累积和相位漂移情况，评估长时间捕捉能力；根据评估结果，划分模型为高、一般和低准确性捕捉，并通过模型分级与应用模块，直接应用高准确性模型于影视制作中，对低准确性模型引入周期性正则项强化学习周期性光照模式，对于一般准确性模型，光照序列优化模块在检测到异常捕捉时，进行优化以减少阴影和反射突变，从而提升视觉效果的连贯性和真实感。

主权项：1.基于深度学习逆向重光照算法的影视制作系统，其特征在于：包括数据采集模块、保真度评估模块、相位保持评估模块、综合分析模块、准确性划分模块，模型分级与应用模块以及光照序列优化模块；数据采集模块：采集包含周期性光照特征的视频数据并将其拆分为帧序列，提取每帧中的光照特征，将光照特征输入预先构建的深度学习模型中，根据模型预测结果输出光照序列；保真度评估模块：对深度学习模型输出的光照序列进行傅里叶变换，通过对比其的频率成分，评估模型对周期性光照信号的频率和振幅保真度；相位保持评估模块：通过对比预测光照与真实光照信号的周期变化，检测模型在固定时间序列处理中的误差累积现象，通过分析相位漂移情况，评估模型在长时间序列中的相位保持能力；综合分析模块：将模型对周期性光照信号的频率和振幅保真度和模型在长时间序列中的相位保持能力进行综合分析，评估深度学习模型捕捉光照周期性特征的准确性；准确性划分模块：根据评估结果，将深度学习模型捕捉光照周期性特征的准确性划分为不同的等级，将其划分为高准确性捕捉，一般准确性捕捉和低准确性捕捉；模型分级与应用模块：将高准确性捕捉的深度学习模型直接应用于影视制作中的光照重建任务，对于低准确性捕捉的深度学习模型通过引入周期性正则项，强制模型学习周期性光照信号的模式；光照序列优化模块：对于一般准确性捕捉的深度学习模型，对其在T时间段内捕捉光照周期性特征的准确性异常程度进行预测，若准确性异常程度高，则对光照序列进行优化，以减少阴影和反射的突变。

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