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상세정보

비디오 인지화질 자동측정 기술

전수책임자
정세윤
참여자
고현석, 권형진, 김동현, 김연희, 김연희, 김종호, 김휘용, 석진욱, 이대열, 이주영, 이태진, 임웅, 정세윤, 조승현, 최진수
기술이전수
1
이전연도
2020
협약과제
17HR2200, [통합과제] 초실감 테라미디어를 위한 AV부호화 및 LF미디어 원천기술 개발, 최진수
18HR2300, [통합과제] 초실감 테라미디어를 위한 AV부호화 및 LF미디어 원천기술 개발, 최진수
19HR2500, [통합과제] 초실감 테라미디어를 위한 AV부호화 및 LF미디어 원천기술 개발, 최진수
20HH2300, [통합과제] 초실감 테라미디어를 위한 AV부호화 및 LF미디어 원천기술 개발, 최진수
원본 비디오와 평가 비디오를 입력 받아, 원본 비디오 대비 평가 비디오의 화질 차이를 자동으로 측정하는 기술
ㅇ 비디오 서비스는 사람을 대상으로 하는 서비스이다. 서비스의 품질은 소비자인 사람이 느끼는 인지적 화질로 평가된다. 따라서, 비디오 서비스에서는 각 과정에서 화질 측정이 필수로 필요하다. 화질 측정에서 가장 정확한 것은 다수(15명이상) 사람이 직업 화질을 평가하는주관적 화질 평가 방법이다. 이 주관적 화질 평가는 실험 준비와 실험에 많은 시간이 필요하고, 다수의 사람을 필요로 하므로, 저속 고비용 방법이라고 볼 수 있다.
ㅇ 본 기술은 비디오 서비스의 각 단계에서 필요로 하는 화질 측정을 저비용 고속으로 자동 측정할 수 있는 기술 제공을 목표로 한다.
ㅇ 본 기술은 기계학습 기반으로 개발된 기술로 기존 화질 척도 대비 높은 화질 측정 신뢰도를 제공한다.
ㅇ 각 비디오 서비스에서 사용하는 콘텐츠에 대한 데이터 셋을 생성한 후 추가 학습을 통해 성능을 최적화 할 수 있다.
<기술이전 내용>
ㅇ 원본 비디오와 평가 비디오를 입력 받아, 원본 비디오 대비 평가 비디오의 화질 차이를 측정하는 기술
- YUV 420 포맷 입력 지원
- 측정 신뢰도(PLCC, SRCC) 90% 이상 지원

<기술이전 범위>
ㅇ 비디오 인지 화질 자동 측정 기술 검증 SW 소스 코드 (Python)
- H/W 사양: Intel i7 CPU+ NVIDIA GTX 1080Ti GPU
- 실행 환경: Windows 10 64bit
ㅇ 관련 특허의 통상 실시권
ㅇ 관련 기술문서
ㅇ 비디오 인코더 SW/HW
- 비디오 인코더 개발 과정에서 성능 평가 도구로 활용
ㅇ OTT 비디오 스트리밍 서비스
- 서비스 각 단계에서 품질 모니터링 기술로 활용
ㅇ 방송 서비스
- 서비스 각 단계에서 품질 모니터링 기술로 활용