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제안 방법
- 이는 콘텐츠의 정보의 양으로 해석되는데, 이러한 기존의 방식은 사람의 시각적 인지 체계를 반영하고 있지 않다. 따라서 우리는 이 논문에서 Fig. 1 의 시각적 엔트로피 구조도와 같이 동영상의 질감, 단안시 깊이, 양안시 깊이를 이용한 새로운 시각적 엔트로피 요소를 정의한다. 또한, 시각적 정보량을 정확하게 정량화 하기 위하여 우리는 시각 인지체계와 정보이론에 근거한 2D 와 3D 의시각적 민감도를 연구하고, 콘텐츠에서 각각의 엔트로피가 어떠한 영향을 주는지 분석한다.
- 1 의 시각적 엔트로피 구조도와 같이 동영상의 질감, 단안시 깊이, 양안시 깊이를 이용한 새로운 시각적 엔트로피 요소를 정의한다. 또한, 시각적 정보량을 정확하게 정량화 하기 위하여 우리는 시각 인지체계와 정보이론에 근거한 2D 와 3D 의시각적 민감도를 연구하고, 콘텐츠에서 각각의 엔트로피가 어떠한 영향을 주는지 분석한다.
- 따라서 엔트로피는 동적 영상, 손에 들어진 영상 정적 영상 순으로 적어지는 현상이 나타났다. 이를 통하여 동영상의 여러 종류에 따른 시각적 엔트로피의 변화를 질감과 깊이를 통하여 관찰할 수 있었다. 또한 우리는 실제로 사람의 시각 인지 체계를 엔트로피 구조에 대입하였을 때, 각각의 시각 인지 모델의 엔트로피만을 이용한 것과 비교하여, 엔트로피와의 연관성을 Fig.
- 인간의 시각적 특성을 반영하는 시각적 엔트로피를 측정하기 위하여, 앞선 과정에서 얻은 4 가지 맵의 유형에 따라 각각 시각적 가중치를 계산한다. 질감에 의한 시각적 가중치의 경우 집중영역 감지 알고리즘 [6]을 통해 사람이 집중하고 있는 영역을 찾은 뒤, 포비에이션(foveation)과 합성에 의한 시각적 가중치를 구한다.
대상 데이터
- 시각적 엔트로피 구조를 평가하기 위해 IEEE Standards Association Stereoscopic Database[10]의 동영상이 사용되었다. 식 (8),(9)를 이용하여 각각 2D 와 3D 에서의 엔트로피를 계산하여 ? ?????? (2??), ? ?????? (3??), ??? ??.
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