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초록·키워드
본 논문에서는 합성곱 신경망을 통해 학습된 DoF(피사계 심도, Depth of field) 네트워크 아키텍처를 이용하여 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링 등 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 사후 필터링 기법에 대해 살펴본다. 일반적으로 영상은 포커싱과 아웃포커싱에 의해 사용자의 관심표현이 결정되며, 이를 이용하여 영상 내 중요도를 판단한다. 영상 내에는 수많은 콘텐츠들이 혼재되어 있기 때문에 사용자가 집중적으로 보고 있는 콘텐츠를 찾아내기 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 흥미롭고 집중적으로 보고 있는 영역을 DoF 네트워크로 학습시키고, 이를 통해 이전 기법으로는 표현할 수 없었던 DoF 기반 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링을 효율적으로 표현해낸다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-004-001464113
