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저자정보
이예지 (건국대학교) 윤경로 (건국대학교) 이진영 (한국전자통신연구원) 정순흥 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 추계학술대회
발행연도
2024.11
수록면
132 - 135 (4page)

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MPEG(Moving Picture Experts Group)에서 표준화가 진행중인 VCM(Video Coding for Machine) 그룹은 지능형 비디오 분석 및 활용이 높아짐에 따라 기존의 사람의 소비를 위한 영상 압축 기술이 아닌 기계를 위한 영상 압축 표준 기술에 대해 논의하고 있다. 140 차 회의에서 CfP(Call for Proposal)에 대한 다양한 대응 기술이 논의된 후, WG 4(Working Group 4)인 Video 그룹으로 넘어가 본격적으로 표준 제정을 위한 작업을 시작하였으며, 현재는 WD(Working Draft) 단계로 머신 비전을 위한 비디오 코딩 기술을 개발하고 있다. 147 차까지 채택된 기술로는 관심 영역 리타겟팅, 공간적·시간적 리샘플링, 루마 채널의 비트 절단 기술 등이 있다. 그 중에서도 관심 영역 리타겟팅 기술은 각 프레임에서 추출된 관심 영역 정보를 바탕으로 해당 영역 외부를 제외하여 원본보다 작은 해상도로 부호화하는 방식으로, 배경 정보는 인코딩하지 않는다. 객체 탐지나 추적 환경에서는 이 방법이 높은 성능을 보일 수 있지만, 깊이 정보 추적이나 의미적 분할과 같은 환경에서는 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 146 차 회의에서 논의된 Pandaset 데이터셋을 활용해 의미적 분할 환경에서 현재 VCMRS(VCM Reference Software) v0.10 결과와 본 논문에서 제안하는 방식으로 배경 영역을 전송했을 때의 기계 비전 성능을 비교하고자 한다.

목차

요약
1. 서론
2. 배경 영역 전송 방법
3. 성능 비교 및 분석
4. 결론
참고 문헌

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