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기존 저해상도 얼굴 영상 복원 기술은 블러와 같은 복합적인 열화 문제 해결에 한계가 있으며, 복원된 영상이 현실적이지 않은 단점이 있었습니다. 본 기술은 GAN(생성적 적대 신경망) 기반의 CNN(합성곱 신경망) 생성자와 전역/지역적 구별자를 활용하여 저화질 및 블러 현상이 복합된 얼굴 영상을 고해상도로 동시에 복원하는 혁신적인 방법을 제시합니다. 이 방법은 현실적인 얼굴 구조와 통계적 일관성을 갖춘 고품질 영상 복원을 가능하게 하여, 객체 검출 및 얼굴 인식과 같은 응용 분야에서 뛰어난 성능을 제공합니다. 기존 기술 대비 높은 정량적, 정성적 평가 결과를 통해 그 우수성이 입증되었습니다.
| 기술 분야 | 고해상도 얼굴 영상 복원 | 
| 판매 유형 | 자체 판매 | 
| 판매 상태 | 판매 중 | 
| 기술명 | |
| 고해상도 얼굴 영상 복원 방법 및 장치 | |
| 기관명 | |
| 인하대학교 산학협력단 | |
| 대표 연구자 | 공동연구자 | 
| 박인규 | - | 
| 출원번호 | 등록번호 | 
| 1020200066459 | 1023538370000 | 
| 권리구분 | 출원일 | 
| 특허 | 2020.06.02 | 
| 중요 키워드 | |
| CNN딥러닝영상 분석인공지능얼굴 인식저해상도 복원이미지 처리신경망고해상도 얼굴 영상 복원GAN생성형 AI블러 제거패턴 인식슈퍼 해상도컴퓨터 비전영상기기디지털신호데이터처리이미징기술멀티미디어 기술소프트웨어알고리즘 | |
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