FCM을 위한 비선형 피처 변환 기술 적용 성능 분석

Abstract

최근 머신 비전(Machine Vision) 기술의 급속한 발전과 함께, 기계가 효율적으로 처리할 수 있는 데이터 압축 기술의 중요성이 크게 부각되고 있다. 이러한 흐름에 대응하여, MPEG Video Coding(ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 4) 산하 FCM(Feature Coding for Machines) Adhoc 그룹에서는 기계 지능 기반 영상 처리에 최적화된 특징 압축 표준을 개발 중이다. 본 논문은 FCM 표준의 참조 소프트웨어인 FCTM(Feature Compression Test Model) v6.1 에 비선형 정규화(Non-Linear Feature Transform) 기법을 적용하여 압축 효율을 태스크별로 정밀 분석하였다. 특히, Logit 기반 비선형 변환과 고정 스케일 인자 설정이 프레임 간 특징 분포 및 BD-rate 에 미치는 영향을 추적(Tracking)과 검출(Detection) 태스크(task)에 대해 평가하였다. 실험 결과, 추적 태스크에서는 미탐(False-Negative) 감소를 통해 평균 -8.78% BD-rate 이득 효과를 확인하였다.