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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 755 - 764 (10page)
이용수
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현재 사용 가능한 상용 라이트필드 카메라는 정지 영상만을 취득하거나 가격이 매우 높은 단점으로 인하여 5차원 라이트필드 비디오 취득에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 단안 비디오로부터 라이트필드 비디오를 합성하기 위한 딥러닝 기반 기법을 제안한다. 라이트필드 비디오 학습 데이터를 취득하기 어려운 문제를 해결하기 위하여 UnrealCV를 활용하여 3차원 그래픽 장면의 사실적 렌더링에 의한 합성 라이트필드 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 입력 단안 비디오에서 9×9의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 밝기 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추정하는 네트워크, appearance flow로부터 얻어진 인접한 라이트필드 비디오 프레임간의 optical flow를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 기법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Raytrix 3D Light Field Cameras, https://raytrix.de/products
M. Abadi, P. Barham, J. Chen, Z. Chen, A. Davis, J. Dean, and M. Kudlur, “Tensor-flow: A system for large-scale machine learning,” In Proc. of 12th Symposium on Operating Systems Design and Implementation, volume 16, pages 265-283, 2016.
N. K. Kalantari, T. ?C. Wang, and R. Ramamoorthi, “Learning-based view synthesis for light field cameras,” ACM Transactions on Graphics, 35(6): 193, 2016.
P. P. Srinivasan, T. Wang, A. Sreelal, R. Ramamoorthi, and R. Ng, “Learning to synthesize a 4D RGBD light field from a single image,” In Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision, pages 2243-2251, 2017.
A. Ivan, Willem, and I. K. Park, “Synthesizing a 4D spatio-angular consistent light field from a single image,” arXiv preprint arXiv:1903.12364, 2019.
N. K. Kalantari, T. ?C. Wang, and R. Ramamoorthi, “Learning-based view synthesis for light field cameras,” ACM Transactions on Graphics, 35(6): 193, 2016.
P. P. Srinivasan, T. Wang, A. Sreelal, R. Ramamoorthi, and R. Ng, “Learning to synthesize a 4D RGBD light field from a single image,” In Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision, pages 2243-2251, 2017.
A. Ivan, Willem, and I. K. Park, “Synthesizing a 4D spatio-angular consistent light field from a single image,” arXiv preprint arXiv:1903.12364, 2019.
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