재귀 신경망 기반 이벤트 영상의 엣지 추정
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 백승한 | - |
dc.contributor.author | 박종일 | - |
dc.date.accessioned | 2023-11-14T08:38:04Z | - |
dc.date.available | 2023-11-14T08:38:04Z | - |
dc.date.created | 2023-07-21 | - |
dc.date.issued | 2021-06 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/192314 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 재귀 신경망을 통해 동적 비전 센서 (DVS: Dynamic Vision Sensor)의 출력 에서 엣지를 추정하는 방법을 제안한다제안한다. 동적 비전 센서는 기존의 일반적인 카메라들과 달리 급격한 움직임이나 밝기 변화에 강인하게 동작한다동작한다. 그러나 동적 비전 센서에서 획득한 출력 은 각각이 독립적이기 때문에 화소들의 상관관계를 이용한 알고리즘을 사용함에 어려움이 따른다따른다. 제안하는 방법은 센서에서 획득한 출력을 일정한 시간단위로 분할하고 2차원 평면에 투영함으로써 출력의 정보량 및 상관관계를 향상시 키고키고, 이를 재귀 신경 망 에 통과시켜 엣지 정보를 추정 한 다다. 이 방 법 은 센서 의 출력에 의 해 형성된 패턴을 학습하여 엣지 를 잘 추출하였으며추출하였으며, 기존의 컴퓨터 비전 알고리즘의 적용 및 시각 관성 측위 등의 분야에서 활용될 수 있다있다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국방송미디어공학회 | - |
dc.title | 재귀 신경망 기반 이벤트 영상의 엣지 추정 | - |
dc.title.alternative | Edge Estimation of Event Data Using Recurrent Neural Network | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 박종일 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국방송미디어공학회 2021년 하계학술대회, pp.1 - 5 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국방송미디어공학회 2021년 하계학술대회 | - |
dc.citation.title | 한국방송미디어공학회 2021년 하계학술대회 | - |
dc.citation.startPage | 1 | - |
dc.citation.endPage | 5 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE10604817 | - |
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