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Deblurringアルゴリズムの開発
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Deblurringアルゴリズムの開発

Deblurringアルゴリズムの開発

開発の背景

CCTVの環境で画質低下の現象により顔の認識率が低下する場合がある。

→動きによる映像blur現象及び圧縮artifact

プロジェクトの内容

CCTVの環境で画質低下現象により客体の検出・分類及び顔の認識率が低下することがあるため、画質の改善により認識率を補完する機能。

Deblurringアルゴリズム開発の内容

deblurring 01.png
  • 1. 動きによるblurを取り除くdeblurringアルゴリズムを開発。
  • 2. Deep Learningに基盤をおくvideo deblurringモデルを構築。
  • 3. 学習及び評価用deblurringデータセットを生成。

Deblurringアルゴリズムの性能

- 形成されたtraining & inference技法による性能及び速度の改善

既存の性能
Method PSNR SSIM FPS
IFI_RNN (C1H1) 28.79 0.8647 57.93
IFI_RNN (C1H2) 29.03 0.8712 45.53
IFI_RNN (C1H3) 29.07 0.8730 37.16
IFI_RNN (C1H4) 29.16 0.8730 30.67
IFI_RNN (C2H1) 29.72 0.8884 41.50
IFI_RNN (C2H2) 29.72 0.8884 34.04
IFI_RNN (C2H3) 29.97 0.8947 28.84
IFI_RNN (C2H4) 29.93 0.8943 25.29
改善された性能
PSNR SSIM FPS
29.05 (+0.26) 0.8749 (+0.011) 111.93 (x1.93)
29.59 (+0.56) 0.8887 (+0.018) 81.96 (x1.80)
29.81 (+0.74) 0.8943 (+0.021) 68.78 (x1.85)
29.83 (+0.67) 0.8950 (+0.022) 56.81 (x1.85)
30.28 (+0.56) 0.9037 (+0.015) 65.05 (x1.56)
30.73 (+1.01) 0.9125 (+0.024) 53.22 (x1.56)
30.72 (+0.75) 0.9121 (+0.017) 46.75 (x1.62)
30.76 (+0.83) 0.9126 (+0.018) 41.42 (x1.63)

Deblurringアルゴリズム開発の結果

deblurring 03.png