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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 1,193 - 1,196 (4page)
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Video stabilization is to eliminate unwanted vibrations caused during video recording. In this paper, we introduce a motion estimation model using deep learning network instead of the traditional motion estimation method based on feature tracking to improve system performance as well as open other approaches to video stabilization using deep learning in the future. The motion network uses the Siamese network to receive input from a pair of adjacent RGB images from the video to estimate geometric affine transform that mapping the first image to the second image. Besides, the proposed model also detects the correlation between pairs of adjacent images to decide whether they exist or not. This is applicable in cases where the input videos do not have a continuous context
목차
Abstract
I. Introduction
II. Proposed Algorithm
III. Experiments
References
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