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윤용욱 (한국항공대학교) 한규웅 (한국항공대학교) 김동하 (한국항공대학교) 김재곤 (한국항공대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2022 추계학술대회
발행연도
2022.11
수록면
10 - 13 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

VCM 을 위한 BACKBONE 분할포인트의 다중스케일 특징 압축 기법
윤용욱 ,  한규웅 ,  이주영 외 2명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2023.06 학술대회자료

2022

VCM 의 객체추적을 위한 다중스케일 특징 압축 기법
윤용욱 ,  한규웅 ,  김동하 외 1명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2022.11 학술대회자료

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최근 인공지능 기술을 바탕으로 지능형 분석을 수행하는 기계를 위한 비디오 부호화 기술의 필요성이 요구되면서, MPEG 에서는 VCM(Video Coding for Machines) 표준화를 시작하였다. VCM 에서는 기계를 위한 비디오/이미지 압축 또는 비디오/이미지 특징 압축을 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 객체추적(object tracking)을 위한 머신비전(machine vision) 네트워크에서 추출되는 다중스케일(multi-scale) 특징의 효율적인 압축 기법을 제시한다. 제안기법은 다중스케일 특징을 단일스케일(single-scale) 특징으로 차원을 축소하여 형성된 특징 시퀀스를 최신 비디오 코덱 표준인 VVC(Versatile Video Coding)를 사용하여 압축한다. 제안기법은 VCM 에서 제시하는 기준(anchor) 대비 89.65%의 BD-rate 부호화 성능향상을 보인다.

목차

요약
1. 서론
2. 제안기법의 구조 및 네트워크 모델
3. 실험결과
4. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (0)

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