딥 러닝을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점인식률 향상 방법A Feature Point Recognition Ratio Improvement Method for Immersive Contents Using Deep Learning
- Other Titles
- A Feature Point Recognition Ratio Improvement Method for Immersive Contents Using Deep Learning
- Authors
- 박병찬; 장세영; 이재청; 김석윤; 유인재; 김영모
- Issue Date
- Jun-2020
- Publisher
- 한국전기전자학회
- Keywords
- Immersive Content; Deep Learning; Feature Point Extracting and Matching; Piracy Judgment; OMAF
- Citation
- 전기전자학회논문지, v.24, no.2, pp.419 - 425
- Journal Title
- 전기전자학회논문지
- Volume
- 24
- Number
- 2
- Start Page
- 419
- End Page
- 425
- URI
- http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/38577
- DOI
- 10.7471/ikeee.2020.24.2.419
- ISSN
- 1226-7244
- Abstract
- 4차 산업의 주요 기술로 주목받고 있는 실감형 360 동영상 콘텐츠의 시장 규모는 매년 증가하고 있다. 하지만 대부분의 영상이 DRM 해제 후 토렌트 등의 불법 유통망을 통해 유통되고 있어 불법복제로 인한 피해 또한 증가하고 있다. 이러한 이슈에 대응하는 기술로 필터링 기술을 사용하고 있으나 대부분의 불법 저작물 필터링 기술은 2D 영상의 불법 복제 여부를 판단하는 기술에 국한되고 있으며, 이를 실감형 360 동영상에 적용하기 위해서는 4K UHD 이상의 초고화질에 따른 특징 데이터량 증가와 이에 따른 처리 속도 문제와 같은 기술적 한계를 극복해야 하는 과제가 남는다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 딥 러닝 기술을 이용한 실감형 360도 동영상 내 특징 데이터 인식률 개선 방법을 제안한다.
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