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NTIS 바로가기정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.33 no.9, 2016년, pp.24 - 29
김정태 (인하대학교) , 이현규 (인하대학교) , 이상철 (인하대학교)
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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플리커 검출 학습모델 SVM의 특징은 무엇인가? | 플리커 검출을 위한 학습모델인 SVM은 다항식, 방사 기저함수, 다층 퍼셉트론 분류기의 대안적인 학습방법으로, 데이터들의 패턴을 n차원의 특징공간으로 사상시킬 수 있고, 최적대역의 식별이 가능하다. 본 논문에서는 위와 같이 플리커 검출을 위한 학습에 이용할 총 9가지의 특징벡터들을 제안한다. | |
실험에서 제안한 학습된 SVM은 임계치를 이용하는 기존 방법보다 얼마나 플리커를 개선시켰는가? | 학습된 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 이용하여 플리커 발생 프레임을 선별하고 플리커 제거를 위한 톤 안정화 방법을 제안한다. 실험에서 제안한 방법을 통해 86.7%의 플리커를 검출하였으며, 프레임 간 톤 안정화 알고리즘의 최적화를 통해 플리커 발생빈도를 69.8% 감소시켰다. | |
연속된 프레임으로 구성된 비디오에 톤매핑 알고리즘 시 영상 간 플리커가 발생하는 이유는 무엇인가? | 또한 대비 향상 및 컬러 재현성이 매우 효과적인 Retinex알고리즘[3]과 적응적 로그 매핑 방법[4] 등이 제안되었다. 하지만 이러한 톤매핑 알고리즘들은 단일영상에서는 좋은 성능을 발휘하지만, 연속된 프레임으로 구성된 비디오에 적용 시 프레임 별 픽셀들의 구성, 조도 차, 영상 보정과정에서의 명암 차로 인해 연속된 영상간에 플리커가 발생한다. |
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