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학술대회자료
저자정보
홍은빈 (포항공과대학교) 전준호 (포항공과대학교) 이승용 (포항공과대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2017 학술대회 발표 논문집
발행연도
2017.2
수록면
409 - 412 (4page)

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본 논문에서는 딥러닝 기법 중 하나인 deep convolutional neural network (DCNN)을 이용하여 영상 구도 평가 네트워크를 학습하고, 이를 이용해 입력비디오로부터 좋은 구도를 갖는 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 영상 구도 평가 방법은 입력영상에 대해 주요 물체 검출, 주요 선 검출 등의 전처리 과정과 복잡한 최적화 식을 통해 최종 구도 점수를 계산하기 때문에 속도가 느리다. 반면 본 논문에서 제안하는 방법은 복잡한 계산과정 없이 미리 학습된 네트워크를 통해 최종 구도 점수를 빠르게 얻을 수 있다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 영상구도 평가 네트워크를 이용하여 비디오 내에서 좋은 구도를 갖는 영상을 효율적으로 추출할 수 있음을 보인다.
#구도 평가 #구도 개선 #딥러닝 #키 프레임 추출

목차

요약문
1. 서론
2. 영상 구도 평가
3. 비디오 기반 좋은 구도 영상 추출
4. 실험결과
5. 결론
참고문헌

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