20IH2400, 음악 및 동영상 모니터링을 위한 지능형 마이크로 식별 기술 개발,
박지현
초록
Automatic identification of fictional characters is one of the primary analysis techniques for video content. A common approach to detect characters in live-action movies involves detecting human faces; however, this approach cannot be used in non-realistic domains, such as animated movies. Detection of characters in animated movies presents two major challenges: the same subject of character can be expressed in various unique styles, and there are no stylistic or other restrictions on the nature and design of character objects. To address these challenges, we introduce the 'animation adaptive region-based convolutional neural network' model to detect characters in animated movies and determine whether the detected characters are human or non-human types. Our model extends the Faster R-CNN model, which is a two-stage object detector, in the following manner: 1) we add a hierarchical animation adaptation module to learn the variety of unique styles from animated movies using a single model; 2) we incorporate a double-detector architecture to focus on the regions that are visually important in determining the character class. We build a new dataset for the animated character detection task. Experiments on this dataset show that our model outperforms other existing representative object detector models in terms of character detection. Furthermore, our model achieves significant performance improvements compared with previous state-of-the-art methods used for the character dictionary generation task. Our model is robust for a variety of animation styles and can find common visual representations of all types of characters, providing an effective way to detect animated characters.
한국전자통신연구원 지식공유플랫폼에서 제공하는 모든 저작물(각종 연구과제, 성과물 등)은 저작권법에 의하여 보호받는 저작물로 무단복제 및 배포를 원칙적으로 금하고 있습니다. 저작물을 이용 또는 변경하고자 할 때는 다음 사항을 참고하시기 바랍니다.
저작권법 제24조의2에 따라 한국전자통신연구원에서 저작재산권의 전부를 보유한 저작물의 경우에는 별도의 이용허락 없이 자유이용이 가능합니다. 단, 자유이용이 가능한 자료는 "공공저작물 자유이용허락 표시 기준(공공누리, KOGL) 제4유형"을 부착하여 개방하고 있으므로 공공누리 표시가 부착된 저작물인지를 확인한 이후에 자유이용하시기 바랍니다. 자유이용의 경우에는 반드시 저작물의 출처를 구체적으로 표시하여야 하고 비영리 목적으로만 이용이 가능하며 저작물을 변형하거나 2차 저작물로 사용할 수 없습니다.
<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
공공누리가 부착되지 않은 자료들을 사용하고자 할 경우에는 담당자와 사전협의한 이후에 이용하여 주시기 바랍니다.