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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정태현 (인하대학교) 박인규 (인하대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제27권 제3호
발행연도
2022.5
수록면
341 - 350 (10page)

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본 논문은 온디바이스 환경에서 다중 시점 영상을 입력 받아 객체를 증강하고, 현실 공간에 의한 가려짐을 구현하는 딥러닝 기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이는 세부적으로 카메라 자세 추정, 깊이 추정, 객체 증강 구현의 세 기술적 단계로 나눠지며 각 기법은 온디바이스 환경에서의 최적화를 위해 다양한 모바일 프레임워크를 사용한다. 카메라 자세 추정 단계에서는 많은 계산량을 필요로 하는 특징 추출 알고리즘을 GPU 병렬처리 프레임워크인 OpenCL을 통해 가속하여 사용하며, 깊이 영상 추론 단계에서는 모바일 심층신경망 프레임워크 TensorFlow Lite를 사용하여 가속화된 단안, 다중 영상 기반의 깊이 영상 추론을 수행한다. 마지막으로 모바일 그래픽스 프레임워크 OpenGL ES를 활용해 객체 증강 및 가려짐을 구현한다. 제시하는 증강현실 시스템은 안드로이드 환경에서 GUI를 갖춘 애플리케이션으로 구현되며 모바일과 PC 환경에서의 동작 정확도 및 처리 시간을 평가한다.
#Deep learning #on-device #augmented reality

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 온디바이스 증강현실 시스템
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Android Studio, https://android.com/ (accessed Feb. 2, 2022) OpenCV, https://opencv.org/ (accessed Feb. 2, 2022) OpenGL ES, https://www.khronos.org/opengles/ (accessed Feb. 2, 2022) PyTorch Mobile, https://pytorch.org/mobile/ (accessed Feb. 2, 2022). TensorFlow Lite, https://www.tensorflow.org/lite/ (accessed Feb. 2, 2022)

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