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저자정보
강대현 (홍익대학교) 강동우 (홍익대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
1,190 - 1,193 (4page)

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본 논문에서는 차세대 뉴로모픽 비동기식 이미지 센서인 이벤트 카메라를 여러 가지 영상 처리 기술에 사용하기 위하여 높은 품질의 학습용 데이터셋 생성 방법을 제시한다. 이벤트 카메라는 HDR, 짧은 지연시간, 저전력, 높은 FPS 등 다양한 장점이 있지만 지금까지 사용해온 RGB 카메라와 다른 도메인이므로 학습용 데이터셋이 현저히 부족하다. 이를 해결하기 위해 다량으로 존재하는 공공 데이터셋을 활용하여, 이미지 생성 알고리즘 중 하나인 스타일 전이 (Style Transfer) 기술을 이용해 학습용 이벤트 데이터셋 생성을 제안한다. 스타일 전이 알고리즘 중에서도 이벤트 도메인의 특징을 잘 나타내는 StyleFlow 알고리즘을 이용하고, 각 픽셀의 빛의 변화가 임계값을 넘기지 않을 때는 이벤트를 출력하지 않는 이벤트 카메라의 특성을 반영하기 위해 RGB 데이터셋 전처리 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 알고리즘을 적용하여 RGB-to-Event 이미지 변환을 실행하면 이벤트 카메라의 현재 가장 큰 단점인 학습용 데이터셋 부족 문제를 해결할 수 있고, 여러 영상 처리 기술에서 생성된 데이터셋을 기반으로 학습이 가능해져 이벤트 카메라를 접목시킬 수 있을 것으로 예상된다.

목차

요약
1. Introduction
2. Method
3. Experimental Results
4. Conclusion
References

참고문헌 (0)

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