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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
박병찬장세영이재청김석윤유인재김영모
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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