본 기술은 입력 영상을 여러 크기로 다운 샘플링한 뒤 TSC·SCDL·CDL 희소 코딩 방식과 SRCNN·VDSR 딥러닝 방식의 초고해상도 복원 알고리즘을 각각 적용하고, 복원 영상마다 LBP 또는 VGG 얼굴 인식을 수행해 인식 정확도가 가장 높은 알고리즘, 인식 기법, 업스케일링 배율을 자동 선택하는 시스템입니다.
보간 기반 초고해상도 복원은 계산이 간단하지만 영상이 흐려지고, 복원 기반 방식은 에지를 따라 계단형 왜곡이 생기며, 학습 기반 방식은 방대한 학습 데이터를 요구하는 문제가 있었습니다. 또한 저해상도 감시 영상에서 어떤 복원 기법이 얼굴 식별에 가장 유리한지 판단할 기준이 부족하다는 한계가 존재했습니다.
본 기술은 10×10, 15×15, 20×20 서브 샘플링과 2·3·4배 업스케일링 조합별 인식 결과를 비교해 최적 설정을 찾으므로, 복원 영상이 원본과 유사해지고 얼굴 인식 정확도도 원본 영상 수준에 근접합니다. 방범 CCTV, 출입 통제, 공공 안전 모니터링 시스템에 적용될 수 있어 원거리·저화질로 촬영된 인물도 신원 확인이 가능한 수준으로 되살릴 수 있습니다.
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