वीडियो गुणवत्ता का देखने के अनुभव पर सीधा प्रभाव पड़ता है, विशेषकर चेहरे के विवरण की प्रस्तुति में। वर्तमान विधियाँ जैसे कि सरलता से चेहरे के डेटा सेट पर सुपर-रेसोल्यूशन नेटवर्क का उपयोग करना या प्रत्येक फ़्रेम छवि को स्वतंत्र रूप से संसाधित करना, अक्सर चेहरे के पुनर्निर्माण के विवरण और समय की संगति को संतुलित करना मुश्किल होता है। इस चुनौती का समाधान करने के लिए, नांयांग टेक्नोलॉजी यूनिवर्सिटी की अनुसंधान टीम ने अभिनव ढांचा KEEP प्रस्तुत किया, जो कालमन फ़िल्टरिंग के सिद्धांत का उपयोग करते हुए चेहरे की मरम्मत की “याद” क्षमता को लागू करता है, जो मरम्मत प्रक्रिया में चेहरे के विवरण की संगति और निरंतरता को स्पष्ट रूप से बढ़ाता है। KEEP ढांचा चार महत्वपूर्ण मॉड्यूल पर आधारित है: एनकोडर, डिकोडर, कालमन।