論文の概要: FineNet: Frame Interpolation and Enhancement for Face Video Deblurring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00871v1
- Date: Mon, 1 Mar 2021 09:47:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-03 16:35:38.699626
- Title: FineNet: Frame Interpolation and Enhancement for Face Video Deblurring
- Title（参考訳）: FineNet:Face Video Deblurringのフレーム補間と強化
- Authors: Phong Tran, Anh Tran, Thao Nguyen, Minh Hoai
- Abstract要約: この作品の目的は、顔のビデオを破壊することです。
本稿では,(1)ぼやけたフレームの強化,(2)ぼやけたフレームを欠落した値として扱い,目的によって見積もる方法を提案する。
3つの実および合成ビデオデータセットを用いた実験により,本手法が従来の最先端手法よりも定量的および質的結果において大きな差を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.49184807837449
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The objective of this work is to deblur face videos. We propose a method that
tackles this problem from two directions: (1) enhancing the blurry frames, and
(2) treating the blurry frames as missing values and estimate them by
interpolation. These approaches are complementary to each other, and their
combination outperforms individual ones. We also introduce a novel module that
leverages the structure of faces for finding positional offsets between video
frames. This module can be integrated into the processing pipelines of both
approaches, improving the quality of the final outcome. Experiments on three
real and synthetically generated blurry video datasets show that our method
outperforms the previous state-of-the-art methods by a large margin in terms of
both quantitative and qualitative results.
- Abstract（参考訳）: この作品の目的は、顔のビデオを破壊することです。
本研究では,(1)ぼやけたフレームの強化,(2)ぼやけたフレームを欠落した値として扱い,補間により推定する手法を提案する。
これらのアプローチは互いに補完的であり、それらの組み合わせは個々のアプローチよりも優れています。
また,ビデオフレーム間の位置オフセットを見つけるために,顔の構造を利用する新しいモジュールも導入する。
このモジュールは両方のアプローチの処理パイプラインに統合され、最終的な結果の品質が向上する。
3つの実・合成されたぼやけたビデオデータセットの実験により,本手法は,定量的および定性的な結果の両面で,従来の最先端手法よりも高い性能を示した。
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