http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
프레임 보간 기법을 이용한 동영상 인페이팅 기술의 시간적 연속성 강화 방법
이상진(Sangjin Lee),손한빈(Hanbin Son),박창현(Changhyun Park),이상윤(Sangyoun Lee) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문은 동영상 인페이팅 기술로 생성되는 영상을 향상시키는 방안으로 시간적인 연속성을 강화 방법을 제안한다. 동영상에서의 인페이팅 기술은 정지 영상과 다르게 프레임 간의 시간적 연속성이 중요하다. 프레임 간의 시간적 연속성이 낮으면 생성된 영상에 플리커링 등의 노이즈가 발생하여 화질이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사전에 학습한 프레임 보간 모델을 이용한 손실함수를 통해 시간적 연속성을 강화한다. 시간적 연속성을 확인하기 위해 시간 축으로 잘려진 단면을 분석하였고 제안 방법에서 시간 축 상으로 연속성이 향상되어 노이즈가 줄어듦을 확인할 수 있었다.
이재하(Jaeha Lee),이상윤(Sangyoun Lee) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
Object detection algorithms are tasks that simultaneously perform classification localization of objects present within an image when the input image is maintained. These object detection algorithms have recently resulted in significant performance gains with the appearance of CNN(Convolution Neural Network). Following this tremendous development, it has recently begun to be used in the field of autonomous driving, and studies of object detection algorithms using CNN and deep learning networks are actively underway. Among these deep learning algorithms, this paper uses deep learning networks that do not use predefined bounding boxes using single-step object detection algorithms. In this paper, we describe the deep learning network structure used in object detection algorithms, analyze the shortcomings of these object detection algorithms, which are vulnerable to small object detection, and propose a new deep learning network structure to identify them.
증강현실을 위한 라인 프루닝 필터 허프변환 기반 대상 영역 검출
이형민(Hyeongmin Lee),이상윤(Sangyoun Lee) 대한전자공학회 2017 전자공학회논문지 Vol.54 No.10
증강현실(Augmented Reality; AR)은 입력받은 현실 영상에 대상 영상을 결합하여 출력하는 형태의 시스템이다. 그렇기 때문에 가상 영상을 우리가 원하는 올바른 위치에 결합시킬 방법에 대한 문제는 증강현실에서 가장 중요한 문제들 중 하나다. 본 논문에서는 다양한 조건에서 허프변환을 통해 직사각형 형태의 영역들을 자동으로 검출하고 올바른 위치에 가상 영상을 결합시키기 위한 방법론에 대해 논한다. 또한 그 과정에서 허프변환으로 얻은 라인들을 단순화시키는 과정인 라인 프루닝 필터(Line Pruning Filter; LPF) 알고리즘을 제안하고 이에 대해 다양한 실험을 통하여 검출 성능의 향상을 확인하였다. Augmented Reality (AR) is a system that aggregates virtual images into the actual images. How we combine virtual image into a desired locations is one of the most important issues for augmented reality. In this paper, we discuss how to automatically detect rectangular regions and combine virtual images in correct locations under various conditions. Also the Line Pruning Filter(LPF) algorithm that simplifies the lines from the Hough Transform is proposed to improve the performance of the detection of rectangular regions.