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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최민국 (인하대학교) 이채원 (인하대학교) 이상철 (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제38권 제5호
발행연도
2011.5
수록면
269 - 279 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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본 논문은 프레임의 시간에 따른 영상의 변화를 기술해 주는 옵티컬 플로우 벡터 측정을 기반으로, 시각적으로 야기되는 어지럼증(visually induced motion sickness, VIMS)에 영향을 미치는 샷의 전역 움직임을 촬영 기법에 따라 분류하는 알고리즘을 제시하였다. 전역 움직임 분류를 위해 1차 베이지안 분류기를 통해 동영상의 옵티컬 플로우 벡터에 대한 영역 기반 통계적 분석 방법을 적용하여 입력 영상을 샷 단위의 전역 움직임과 지역 움직임으로 분류하고, 이후 전역 움직임으로 판명된 샷들에 대해 기존 특징들과 추가된 특징들을 기반으로 2차 베이지안 분류기를 통한 전역 움직임의 촬영 기법 분류를 수행하였다. 이를 달성하기 위하여 자동화된 알고리즘을 활용한 샷 경계 검출 이후, 동영상의 시공간적 특징 추출을 위한 영역별 옵티컬 플로우 벡터의 PCA(Principal Component Analysis)를 통하여 학습을 위한 특징 벡터를 추출하고, 동영상 콘텐츠의 시간적 특징을 효율적으로 서술하기 위한 대표 플로우 벡터를 추출 및 대표 플로우 간의 히스토그램 기반의 특징 추출을 수행하였다. 최종적으로 입력으로 주어진 동영상은 핸드헬드로 촬영된 기법과 팬/틸트에 의해 발생하는 좌우회전 및 줌 기법으로 촬영된 영상으로 분류하였다. 최종적으로 각 촬영 기법에 대한 전역 움직임과 전역과 지역 움직임이 동시에 일어나는 총 6가지 경우로 분류하여, VIMS 유발 원인 분석 및 실험을 위한 자동화된 전역 움직임 분류를 달성 하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 전역 움직임과 지역 움직임 분류
3. 촬영 기법에 따른 동영상 분류
4. 실험결과
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (16)

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