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저자정보
김영규 (성균관대학교) 정종범 (성균관대학교) 박준형 (성균관대학교) 최재열 (성균관대학교) 류은석 (성균관대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
696 - 699 (4page)

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Neural radiance fields (NeRF) 기반의 방법들은 이전과 비교할 수 없는 수준의 사실적인 몰입형 영상을 제공하고 있지만 동적인 움직임을 표현하기 위한 용량 문제가 존재한다. 최근 moving picture experts group (MPEG) working group 4 (WG4)의 implicit neural visual representations (INVR) 표준은 몰입형 영상을 제공하는 암시적 신경망 기반의 state-of-art 수준의 기술에 대해 압축률을 높이기 위해 노력하고 있다. 본 논문은 최근 제안된 방법 중 상용화된 비디오 코덱을 사용하여 압축 기능을 제공하는 temporal tri-plane radiance fields (TeTriRF) 의 성능을 분석하고, 이를 INVR 내에서 다루는 residual radiance fields (ReRF), MPEG immersive video decoder-side depth estimation (MIV DSDE) 과 비교한다. 실험 결과 TeTriRF 가 타 기법과 유사한 품질을 제공하면서 높은 압축률을 달성하였고, 기존 상용화된 비디오 코덱을 활용 가능함을 확인하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 모델 간 성능 비교 실험
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

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