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näkemys - 영상 처리 및 분석
영상 품질 데이터셋 분석을 통한 최소한의 영상 품질 모델 설계
최소한의 구조로 구성된 영상 품질 평가 모델을 설계하고, 이를 통해 기존 영상 품질 데이터셋의 특성을 분석하였다.
영상 내 미세 움직임을 축 방향으로 증폭하는 학습 기반 기술
본 연구는 사용자가 지정한 축 방향으로 영상 내 미세 움직임을 선택적으로 증폭하는 새로운 개념의 축 방향 영상 움직임 증폭 기술을 제안한다.
영상 특징 간 합의를 통한 제로샷 영상 매칭
본 연구는 기능 지도(functional map)를 활용하여 대규모 비전 모델에서 추출된 특징들 간의 합의를 통해 영상 간 매칭을 수행하는 새로운 접근법을 제안한다. 이를 통해 기존 방식에 비해 더 부드럽고 정확한 매칭 결과를 얻을 수 있다.
심층 가짜 탐지를 위한 적대적 특징 유사성 학습
적대적 공격에 강인한 심층 가짜 탐지기를 개발하기 위해 실제와 가짜 영상의 특징을 효과적으로 구분하는 새로운 손실 함수를 제안한다.
실시간 동적 장면에서의 노출 보정 학습
실시간 동적 장면에서 과다 노출 및 과소 노출 문제를 해결하기 위해 다중 프레임 정렬, 이중 경로 조명 구성, 두 단계 합성 복원 기법을 제안한다.
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