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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김동희 (강남대학교) 김종현 (강남대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2020년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제28권 제2호
발행연도
2020.7
수록면
429 - 432 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

이미지의 피사계 심도를 빠르게 계산하기 위한 쿼드트리 기반의 합성곱 신경망 최적화
김동희 ,  김수균 ,  김종현 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.01 학술대회자료

2020

이미지로부터 피사계 심도 영역을 효율적으로 추출하기 위한 합성곱 신경망 기법
김동희 ,  김종현 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2020.07 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 빠른 시간 내에 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.
#합성곱 신경망(Convolutional neural network) #피사계 심도(Depth of field) #이미지 프로세싱(Image processing) #인공 신경망(Artificial neural networks)

목차

요약
I. Introduction
II. The Proposed Scheme
III. Conclusions
REFERENCES

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