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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Soo-Hwan Lee (Korea Maritime and Ocean University) Jong-Chan Kim (Kyungbuk College) Dong-Hoan Seo (Korea Maritime and Ocean University)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제42권 제2호
발행연도
2018.2
수록면
121 - 126 (6page)
DOI
10.5916/jkosme.2018.42.2.121

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Existing frame interpolation techniques require a large amount of training data because they use models to extract general motions from a large number of videos. Using these models, they estimate a motion vector for the next frame using a motion vector from the previous frame of the same video; this causes poor accuracy, characterized by blurred or distorted images, because the cumulative error increases with the learning time and the number of generated frames. Therefore, it is necessary to construct a robust model, by simplifying the learning and generation models, which reduces computation and generates only the changed regions of the intermediate frames. In order to realize a simplified model that generates pixels in changed regions, we constructed a motion feature extraction and learning model based on convolution neural network (CNN) and recurrent neural network (RNN). In addition, we propose an algorithm which used a motion probability map to generate intermediate frames via deconvolution layers for regions where motion occurs. To train and verify the proposed model, we performed experiments based on actual videos from a dataset created by capturing the motions of a robot.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related work
3. The proposed frame interpolation model
4. Datasets
5. Experiments
6. Conclusion
References

참고문헌 (12)

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