최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.19 no.1, 2019년, pp.145 - 152
이경민 (세명대학교 컴퓨터학부) , 인치호 (세명대학교 컴퓨터학부)
In this paper, we proposed a shaking image stabilization algorithm using deep learning. The proposed algorithm utilizes deep learning, unlike some 2D, 2.5D and 3D based stabilization techniques. The proposed algorithm is an algorithm that extracts and compares features of shaky images through CNN ne...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
CNN 네트워크를 통한 특징 추출의 단점은? | 제안하는 알고리즘은 흔들리는 영상을 CNN 네트워크 구조와 LSTM 네트워크 구조를 통한 특 징 추출 및 비교하여 이전 프레임과 현재 프레임 간의 특 징점 위치 차이를 통해 특징점의 이동 크기와 방향의 반 대로 영상을 변환하는 알고리즘이다. CNN 네트워크 구 조를 통한 특징 추출은 기존 컴퓨터 비전에서 제안된 방법들은 여러 실험을 통한 경험에서 도출되는 수동적인 필터 값을 통해 특징을 추출하는데 각 수치는 여러 환경 에 유연하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 제안하 는 알고리즘에서는 여러 환경에서 유연한 특징을 추출하 기 위해 딥러닝을 통한 여러 필터를 적용한 특징맵들의 평균 특징맵을 추출하여 다양한 환경에서도 비슷한 성능 을 가질 수 있었으며, CNN 네트워크 구조에서 이미지의 크기가 줄어들어 연산 속도를 높일 수 있었다. | |
본 연구에서 제안한 영상 안정화 알고리즘은 어떻게 구현되는 알고리즘인가? | 5D 및 3D 기반 안정화 기술과 다르게 딥러닝 을 활용한다. 제안하는 알고리즘은 흔들리는 영상을 CNN 네트워크 구조와 LSTM 네트워크 구조를 통한 특 징 추출 및 비교하여 이전 프레임과 현재 프레임 간의 특 징점 위치 차이를 통해 특징점의 이동 크기와 방향의 반 대로 영상을 변환하는 알고리즘이다. CNN 네트워크 구 조를 통한 특징 추출은 기존 컴퓨터 비전에서 제안된 방법들은 여러 실험을 통한 경험에서 도출되는 수동적인 필터 값을 통해 특징을 추출하는데 각 수치는 여러 환경 에 유연하지 못하는 단점을 가지고 있다. | |
증강현실의 특징은? | 하지만 3차 원 가상현실을 구현하기 위해서는 많은 자원이 요구되고 있다. 반면에 가상현실의 한 분야인 증강현실은 현실세 계를 바탕으로 목적물에 대해서만 3차원 가상현실을 적 용함으로써 상대적으로 용이한 구현조건을 가질 뿐만 아 니라 현실세계와 가상현실에서 얻기 어려운 부가적인 정 보들을 보강해 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다[1-3]. |
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.