Video Frame Quality Estimation using CNN Model

Jin-Kwon Hwang; Sang-Geun An; Won-Tae Kim; Hae-Yeoun Lee

Video Frame Quality Estimation using CNN Model

Recommendations

Search

Questions

CNN 모델을 이용한 동영상 프레임 화질 판단

Type: Proceeding

Author: Jin-Kwon Hwang (금오공과대학교) Sang-Geun An (금오공과대학교) Won-Tae Kim (금오공과대학교) Hae-Yeoun Lee (금오공과대학교)

Journal: Korean Institute of Information Technology Proceedings of KIIT Conference The Proceedings of the 2022 KIIT Autumn Conference

Published: 2022.12

Pages: 632 - 635 (4page)

Usage

📌

Topic

📖

Background

🔬

Method

🏆

Result

Video Frame Quality Estimation using CNN Model

Abstract· Keywords

Report Errors

Estimating the frame quality of a video can be used to measure the performance and quality of a video recording devices or to infer the environment at the time of recording the video. In this paper, we propose an algorithm to estimate the high or low quality of video frames using a CNN-based deep learning model. Experiments are performed using frames extracted using OpenCV for learning and evaluation. The results show that the proposed algorithm can estimate frame quality with a high accuracy of 99.29%.

#Video Frame #Quality Estimation #CNN #Deep Learning

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본문
Ⅲ. 실험 및 결과 및 분석
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

References (0)

Add References

If the reference is being serviced by DBpia, please register through [Add Reference]

Recommendations

It is an article recommended by DBpia according to the article similarity. Check out the related articles!

Related Authors

황진권

Affiliation 금오공과대학교

Fields Engineering > Electrical and Electronic Engineering > Information and Communication Engineering

Articles 2 Usage 120

안상근

Affiliation 금오공과대학교

Fields Engineering > Electrical and Electronic Engineering > Information and Communication Engineering TOP 10%

Articles 5 Usage 3,569

김원태

Affiliation 한국기술교육대학교

Fields Engineering > Electrical and Electronic Engineering > Electronics Engineering TOP 5% Engineering > Electrical and Electronic Engineering > Information and Communication Engineering TOP 5%

Articles 88 Usage 12,979

이해연

Affiliation 금오공과대학교

Fields Engineering > Electrical and Electronic Engineering > Information and Communication Engineering TOP 0.5% Engineering > Computer Science

Articles 88 Usage 12,164

Frequently Viewed Together

How Do Physical Activity, Internet Use, and Stress/Depression Differ Based on Body Mass Index (BMI) : From the 2014 Korea Media Panel Survey

Myung Wha Kim , Jung A Lee THE KOREAN JOURNAL OF STRESS RESEARCH 2016 .12

Comments(0)

Write first comments.

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

논문 기본 정보

Abstract· Keywords

AI Summary

Topic

Background

Method

Result

주요내용

Contents

References (0)

Recommendations

Related Authors

Frequently Viewed Together

Recently viewed articles

Comments(0)