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360° 스트리밍 영상에서의 객체 인식 연구
Object Recognition in 360° Streaming Video 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호, 2019 July 11, 2019년, pp.317 - 318  

윤정록 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ,  전성국 (한국광기술원 공간광정보연구센터) ,  김회민 (한국광기술원 공간광정보연구센터) ,  김운용 (한국광기술원 공간광정보연구센터)

초록
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가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 360˚ 스트리밍 영상에서의 객체 인식을 위한 딥러닝 학습 방법을 제안하였다. 향후, 제안된 데이터를 이용하여 스튜디오내부의 빛의 강도에 대한 조절과 ROI 지정 등으로 학습 데이터의신뢰도와 객체 인식률의 향상을 기대하고 있으며, 360˚ VR스트리밍을 이용한 소셜 커머스 형태의 콘텐츠 연구를 진행할 계획이다.
  • 하지만지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning)기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(PlanarImage)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image)특히, 360˚ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 360˚ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 360˚ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다.
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