비디오 영상을 이용한 3차원 재구성 및 객체 인식 모델 개발

이나혁; 이경택; 박영섭; 서상현; 이태민

doi:10.9728/dcs.2020.21.11.2011

주제분류

...

저널정보

한국디지털콘텐츠학회
디지털콘텐츠학회논문지 학술저널
디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제11호
2020.11 2,011 - 2,019 (9page)
DOI : 10.9728/dcs.2020.21.11.2011

저자정보

이나혁 (중앙대학교)
이경택 (한국전자기술연구원)
박영섭 (이노시뮬레이션)
서상현 (중앙대학교)
이태민 (중앙대학교)

이용수
내서재: 1

내서재에 추가
되었습니다. 내서재에서
삭제되었습니다.

초록·키워드

오류제보하기

콘텐츠 산업들이 발전함에 따라 이용되는 콘텐츠들이 2차원에서 3차원으로 범위가 넓어지고, 전문가들 뿐 아니라 일반 사용자들도 이 콘텐츠를 만들고 사용하고자 하였다. 하지만 3차원 정보들을 다루는 작업은 고도의 기술과 시간이 많이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 SfM을 이용한 간단한 3차원 재구성 방법을 제시한다. 사용자가 간단한 방법으로 비디오 영상을 제작하면 이를 토대로 데이터셋을 증강하여 늘린 후에 늘어난 데이터를 이용하여 3차원 재구성을 진행한다. 또한 CNN 학습을 통해서 3차원 객체를 인식하는 모델도 제작한다. 즉 우리는 하나의 데이터셋과 하나의 정보 추출과정으로 서로 다른 두 가지 결과를 제작하였다.

As the content industries developed, the scope of content used expanded from two to three dimensions, and not only experts but also ordinary users wanted to create and use this content. But handling three-dimensional information requires a lot of technology and time. Therefore, this study presents a simple three-dimensional reconstruction method using SfM. When users produce video images in a simple way, datasets are augmented and increased based on this, and then carry out three-dimensional reconstruction using the increased data. It also produces models that recognize three-dimensional objects through CNN learning. In other words, we produced two different results, one dataset and one information extraction process.

#합성곱 신경망 #3차원 재구성 #객체 인식 모델 #이미지 증강 #SURF #CNN #3D Reconstruction #Object Recognition Model #Image Augmentation

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이나혁

소속기관 중앙대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 2 이용수 645

이경택

소속기관 한국전자기술연구원

주요연구분야 공학 > 전자/정보통신공학 TOP 5% 공학 > 컴퓨터학

논문수 62 이용수 5,485

박영섭

소속기관 이노시뮬레이션

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 1 이용수 274

서상현

소속기관 중앙대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 5% 복합학 > 학제간연구

논문수 40 이용수 4,676

Taemin Lee

소속기관 포항공과대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 5% 공학 > 전자/정보통신공학 TOP 10%

논문수 33 이용수 4,388

이 논문과 함께 이용한 논문

기계학습 모델 기반의 사진으로부터 감성 분석에 관한 연구

이나혁 , 이태민 디지털콘텐츠학회논문지 2021.08

실내 바닥면 포인트 클라우드를 이용한 AI 기반 3D 공간구조 추정 기술

유재석 , 유태경 , 서상현 디지털콘텐츠학회논문지 2022.06

장면의 공간 재구성 기법을 이용한 2D - 3D 변환 방법

김명하 , 홍현기 한국콘텐츠학회논문지 2014.07

이미지 기반 완전 3D 인간 복원 기술 동향

송대영 , 이희경 , 서정일 외 1명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2022.11

깃허브를 활용한 파이썬 프로그래밍 수업 모형 개발

강환수 , 신용현 디지털콘텐츠학회논문지 2023.03

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-004-000057829

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드