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프로젝트 소개

Deblurring 알고리즘 개발
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Deblurring 알고리즘 개발

Deblurring 알고리즘 개발

개발배경

CCTV 환경에서 화질 저하 현상에 의해 얼굴 인식률이 저하되는 경우 있음

→ 움직임으로 인한 영상 blur 현상 및 압축 artifact

프로젝트 내용

CCTV 환경에서 화질 저하 현상에 의해 객체 검출/분류 및 얼굴 인식률이 저하될 수 있기 때문에 화질 개선으로 인식률을 보완하는 기능

Deblurring 알고리즘 개발 내용

deblurring 01.png
  • 1. 움직임으로 인한 blur를 제거하는 deblurring 알고리즘 개발
  • 2. Deep learning에 기반한 video deblurring 모델 구축
  • 3. 학습 및 평가를 위한 deblurring 데이터셋 생성

Deblurring 알고리즘 성능

- 향상된 training & inference 기법으로 성능 및 속도 개선

기존 성능
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
개선된 성능
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 알고리즘 개발 결과

deblurring 03.png