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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이승수 (강원대학교) 김홍진 (강원대학교) 김만배 (강원대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제23권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
3 - 10 (8page)

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깊이맵은 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 깊이맵을 인공 신경망으로 생성하는 연구가 최근 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 기존의 기 제작된 깊이맵 생성 알고리즘을 합성곱 신경망으로 구현할 수 있는지에 대한 타당성을 검증한다. 먼저 깊이맵은 관심맵과 운동 히스토리 영상의 가중치 합으로 얻는다. 실험영상과 깊이맵을 합성곱 신경망의 입력과 출력으로 하여, 신경망을 학습시킨다. 정성적, 정량적 실험 결과는 제안한 합성곱 신경망이 깊이맵 생성 방법을 대체할 수 있다는 것을 보여준다.
#Depth map #CNN #Saliency map #Motion Hitsory Image #Ready-made depth map

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 깊이맵 생성 방법
Ⅲ. 합성곱 신경망
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌 (References)

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
S. Kim and J. Yoo, “3D conversion of 2D video using depth layer partition,” Journal of Broadcast Engineering, Vol. 15, No. 2, Jan. 2011. J. Jung, J. Lee, I Shin, J. Moon and Y. Ho, “Improved depth perception of single view images”, ECTI Transactions on Electrical Engineering, Electronics and Communications, Vol. 8, No. 2, Aug. 2010. W. Tam and L. Zhang, “3D-TV Content Generation: 2D-To-3D Conversion,” Proc. of IEEE ICME, 2006. D. Eigen, C. Puhrsch, and R. Fergus, “Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network”, Advances in Neural Information Processing Systems, 27, 2014. A. Afifi and O. Hellwich, “Object Depth Estimation from a Single Image using Fully Convolutional Neural Network“, Int’ Conf. on Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA), Nov. 2016.

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