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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 384 - 390 (7page)
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영화나 VR 콘텐츠 제작 시 음향에 잔향 효과를 주는 것은 현장감과 생동감을 느끼게 하는데 매우 중요한 요소이다. 공간에 따른 음향의 잔향 시간은 RT60(Reverberation Time 60㏈)이라는 표준에서 권고된다. 본 논문에서는 음향편집 시 자동 잔향 편집을 위한 장면 인식 기법을 제안한다. 이를 위해 컬러 이미지와 예측된 깊이 이미지를 동일한 모델에 독립적으로 학습하는 분류 모델을 설계하였다. 실내 장면 분류는 내부 구조가 유사한 클래스가 존재하여 컬러 정보 학습만으로는 인식률의 한계가 존재한다. 공간의 깊이 정보를 사용하기 위해 딥러닝 기반의 깊이 정보 추출 기술을 사용하였다. RT60을 기반으로 총 10개의 장면 클래스를 구성하고 모델 학습 및 평가를 진행하였다. 최종적으로 제안하는 SCR+DNet(Scene Classification for Reverb＋Depth Net) 분류기는 92.4%의 정확도로 기존의 CNN 분류기들보다 더 높은 성능을 달성하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
International Organization for Standardization. Acoustics: Measurement of the reverberation time of rooms with reference to other acoustical parameters. ISO, 1997.
K. Alex, S. Ilya, and G. E. Hinton. “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe: NV, pp. 1097-1105, 2012.
S. Karen, and Z. Andrew. “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun. “Deep residual learning for image recognition,” Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas: NV pp. 770-778, 2016.
A. Yashwanth, S. Shammer, R. Sairam, and G. Chamundeeswari. “A novel approach for indoor-outdoor scene classification using transfer learning,” International Journal of Advance Research, Ideas and Innovations in Technology, vol. 5, no. 2, pp. 1756-1762, Mar. 2019.
K. Alex, S. Ilya, and G. E. Hinton. “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe: NV, pp. 1097-1105, 2012.
S. Karen, and Z. Andrew. “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun. “Deep residual learning for image recognition,” Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas: NV pp. 770-778, 2016.
A. Yashwanth, S. Shammer, R. Sairam, and G. Chamundeeswari. “A novel approach for indoor-outdoor scene classification using transfer learning,” International Journal of Advance Research, Ideas and Innovations in Technology, vol. 5, no. 2, pp. 1756-1762, Mar. 2019.
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