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저자정보
김재혁 (서울시립대학교) 김준성 (서울시립대학교) 송우빈 (서울시립대학교) 임재현 (서울시립대학교) 이윤재 (KBS) 최성우 (KBS)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
317 - 320 (4page)

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K-POP 그룹의 무대 직캠은 일반적으로 멤버 한 명당 카메라 한 대를 배치하여 멤버 별로 직접 촬영하는 방식으로 제작된다. 그러나 인물 인식 인공지능 모델이 발달하면서, 하나의 고해상도 영상에서 각 인물의 궤적을 탐지해 자동으로 멤버 별 직캠을 만드는 방식이 주목받고 있다. 본 논문에서는 조명 변화가 빈번한 K-POP 무대에서, 광도 왜곡을 통한 데이터 증강이 인물 탐지 성능에 기여하는 바를 분석한다. 현재 객체 탐지 분야의 SOTA 모델인 Co-DETR 을 이용하여 학습을 진행하며, KBS 에서 제작한 인물 궤적 탐지 프로그램 버티고(VVERTIGO)를 사용해 성능을 검증한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험 방법
4. 결과
5. 결론
참고 문헌

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