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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이예지 (한국전자통신연구원) 윤경로 (건국대학교) 이진영 (한국전자통신연구원) 정순흥 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제30권 제2호
발행연도
2025.3
수록면
112 - 121 (10page)
DOI
10.5909/JBE.2025.30.2.112

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최근 지능형 비디오 분석 및 활용이 증가함에 따라 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 VCM(Video Coding for Machines) 그룹을 구성하여 사람 중심이 아닌 기계 중심의 영상 부호화 표준 기술을 개발하고 있다. 현재 VCM은 VCMRS(VCM Reference Software) 개발과 함께 표준 초안 작업이 진행중이며, 관심 영역 리타겟팅, 공간·시간적 리샘플링, 루마 채널 비트 절단 등 다양한 기술이 제안되었다. 이 중 관심 영역 리타겟팅 기술은 각 프레임에서 관심 영역 정보를 추출한 뒤 해당 영역 외의 배경을 제외하여 원본보다 낮은 해상도로 부호화하는 방식으로, 객체 탐지 및 객체 추적과 같은 신경망에서 높은 압축 효율을 제공한다. 하지만 이러한 방식은 전체 프레임 정보가 요구되는 깊이 추정이나 의미적 분할 작업에서는 한계가 있을 수 있다. 본 논문에서는 146차 MPEG 회의에서 제안된 Pandaset 데이터셋을 활용하여 의미적 분할 환경에서 VCMRS v0.10의 결과와 본 논문에서 제안하는 배경 영역 전송 방식을 비교하고, 배경 정보가 기계 비전 성능에 미치는 영향을 분석하고자 한다.
#MPEG #VCM #RoI #Machine Vision #Semantic Segmentation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 프레임 부호화 방법
Ⅲ. 성능 비교 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (0)

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