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문제 정의
- 본 과제는 다양한 영상 처리 기술을 접목하여 기존 연구의 속도의 한 계점을 개선시켰다. 이를 통해, 사용자는 원하는 물체의 텍스쳐가 빠른 속도로 바뀜을 확인할 수 있으며, 이는 현실 세계가 실제로 바뀐 듯한 느낌이 들게 한다.
- 본 과제에서는 네트워크의 수행 속도를 높이기 위해, 기존 연구들에 비디오 처리 기술을 접목한다. 그림 1을 참고하면, 일정한 개수의 프레임 단위로 옵티컬 플로우를 검출함과 동시에, 프레임 묶음 중 한 개의 프레임에만 세그멘테이션을 적용해 나머지 프레임의 세그멘테이션 결과를 예측한다.
- 현재 코로나의 영향으로 집에서 취미생활을 즐기는 인구가 많아졌다. 본 연구를 통해 많은 사람에게 집에서 쉽게 명화의 감성을 즐기고 느낄 수 있는 양질의 콘텐츠를 제공해주려 한다. 또한, 박물관과 미술관 등의 기관에서도 이 기술이 활용될 수 있다.
- 본 팀은 웹캠으로 촬영한 영상에서 원하는 물체를 선택하여 빠른 속도로 텍스처를 변환하는 프로젝트를 수행했다. 영상을 세그멘테이션 후, 원하는 물체만을 원하는 텍스처로 변환하여 최종 아웃풋을 얻는다.
- 원하는 물체를 검출하기 위해서는 세그멘테이션을 거쳐야 하므로 보다 긴 시간이 소요된다. 이러한 배경을 바탕으로 본 팀은 네트워크의 수행 속도를 높이기 위해 기존 연구들에 비디오 처리의 관점을 접목했다. 여러 프레임을 묶어서 옵티컬 플로우를 생성함으로써 네트워크의 계산량을 크게 줄여 처리 속도를 높였다.
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