| 연구목표 |
o 기계를 위한 영상 부호화 핵심기술 개발 및 국제표준화 - 사람의 개입없이 기계간 임무수행을 위한 영상처리 및 부호화 핵심기술 개발 *(머신비전 부호화) 기계를 위한 영상특징 추출 및 부호화 핵심알고리즘 개발 *(통합비전 부호화) 사람과 기계가 동시에 활용 가능한 특징 추출 및 부호화 핵심알고리즘 개발 - 선제적 국제표준화를 통한 표... |
| 연구내용 |
(1) 머신비전/통합비전 영상 부호화를 위한 영상 변환 및 처리 기술개발 * 1차년도(2020년) - 영상특성(경계, 밀도, 흐름) 전처리 알고리즘 연구 - 비가시광 영상특성 전처리 알고리즘 연구 - 머신비전 유스케이스를 위한 영상 전처리 기반 학습 데이터셋 구축 * 2차년도(2021년) - 영상특성 고속 전처리... |
| 기대효과 |
(1) 기술적 측면* (패러다임 전환) 기존 사람을 위한 영상처리와 부호화 기술로는 기하급수적으로 증가하고 있는 비디오 데이터에 대한 처리가 불가능하므로 기계를 위한 새로운 개념의 영상처리 및 부호화 방식 제공* (新영상센서의 등장) 일반적인 카메라로부터 촬영된 영상이 아닌 비가시광 영상 및 DVS와 같이 다양한 형태의 영상신호를 촬영하는 센서들이 등장하... |
| 키워드 |
기계,딥러닝,부호화,영상,인공지능 |