플러스프로젝트 배경
1) 문제점 영상내에 모자이크로 된 부분을 블러를 자동으로 작업되게 만드는 프로그램 개발 의뢰 2) 프로젝트 목표 이미지 내 모자이크 감지될수 있도록 YOLO AI MODEL 생성 1만장정도의 이미지를 학습 모자이크영역 있는 부분과 없는 영역 비율 정하여 학습 모델 생성. 모자이크 영역이 있는 영상 부분을 프레임당 감지. 감지한 부분 부드럽게 보정 보간 작업. 3)주안점 AI 로 생성된
프로젝트 성과
기존 편집 시간 대비 50% 감소
기존에 모자이크 영상을 블러로 변경하는 작업이 평균 1시간당 5시간 정도 소요되었지만,
해당 프로젝트로 1시간당 2시간~3시간으로 약 1/2 정도 작업시간 감소.
해당 프로젝트로 1시간당 2시간~3시간으로 약 1/2 정도 작업시간 감소.
핵심 기능
모자이크 감지율
모자이크가 감지 정확도
진행 단계
프로세스 기획
2024.12.
학습 모델 생성에 필요한 프로그램 및 아키텍처 기획
감지 프로그램 언어 선별
동영상 편집 프로그램 플러그인 가능 여부 확인 및 프로그램 선별
감지 프로그램 언어 선별
동영상 편집 프로그램 플러그인 가능 여부 확인 및 프로그램 선별
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 : 해당 프로젝트는 영상내에 프레임별 모자이크 영역을 검출하여, 해당 영역 블러 처리하는 자동화 작업을 요청받아 작업을 진행했습니다. 2) 작업 범위 : Python, 영상내 모자이크 검출을 위한 YoloModel 생성, 이미지 학습 프로그램 개발, 이미지내 모자이크 영역 검출하여, 해당 부분 블러처리 작업, 이미지내 해당 영역을 추후에 재편집 할 수 있게 에프터 이펙트 플러
