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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.5
- 수록면
- 958 - 961 (4page)
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HW 기술의 발달로 인해 고화질 영상이 대중화된 지 오래된 상황에서, Automotive 용 영상 센서도 발전을 거듭해 Mega pixel 단위의 영상 시스템 개발이 점차 가속화 되고 있다. Vehicle detection, Traffic sign recognition 등과 같은 차량용 인식 application 에서는 machine learning 을 기반으로 하여 인식 로직을 개발하는데 여기에는 방대한 양의 영상 데이터가 필요하고, 이를 위해서는 또 방대한 규모의 영상 Database 가 필요하게 된다. 규모나 효율성 측면에서 따져볼 때 이에 대한 실증적인 실험을 기반으로 최적의 시스템을 구축 하는 것이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 동일한 영상 source를 이용해 각기 다른 압축 quality로 입력 영상들을 인코딩 하여 동일한 학습 알고리즘으로 학습을 수행하였다. 영상의 quality에 따른 인식률 변화를 알아봄으로써, 과연 어느 정도 quality 의 영상을 학습 영상으로 사용하는 것이 적절할지, 이에 따른 system 구성은 어떻게 가져가는 것이 좋을지 살펴본다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식
3. CODEC 별 성능 비교
4. 결론
References
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