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논문 기본 정보

저자정보
(중앙대학교) (한국전자기술연구원) (이노시뮬레이션) (중앙대학교) (중앙대학교)
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한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제11호
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    초록·키워드

    콘텐츠 산업들이 발전함에 따라 이용되는 콘텐츠들이 2차원에서 3차원으로 범위가 넓어지고, 전문가들 뿐 아니라 일반 사용자들도 이 콘텐츠를 만들고 사용하고자 하였다. 하지만 3차원 정보들을 다루는 작업은 고도의 기술과 시간이 많이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 SfM을 이용한 간단한 3차원 재구성 방법을 제시한다. 사용자가 간단한 방법으로 비디오 영상을 제작하면 이를 토대로 데이터셋을 증강하여 늘린 후에 늘어난 데이터를 이용하여 3차원 재구성을 진행한다. 또한 CNN 학습을 통해서 3차원 객체를 인식하는 모델도 제작한다. 즉 우리는 하나의 데이터셋과 하나의 정보 추출과정으로 서로 다른 두 가지 결과를 제작하였다.
    #합성곱 신경망 #3차원 재구성 #객체 인식 모델 #이미지 증강 #SURF #CNN #3D Reconstruction #Object Recognition Model #Image Augmentation

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