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등록 기계 학습 기반 특징과 지식 기반 특징을 이용한 비디오 화질 자동 측정 방법 및 이를 위한 장치

기계 학습 기반 특징과 지식 기반 특징을 이용한 비디오 화질 자동 측정 방법 및 이를 위한 장치
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발명자
이상훈, 안세웅, 정세윤, 조승현, 이주영, 김종호, 고현석, 김연희, 김동현, 권형진, 이태진, 최진수
출원번호
10-2020-0154683 (2020.11.18) KIPRIS
공개번호
10-2021-0061943 (2021.05.28)
등록번호
10-2395038-0000 (2022.05.02)
출원국
대한민국
협약과제
19HR2500, [통합과제] 초실감 테라미디어를 위한 AV부호화 및 LF미디어 원천기술 개발, 최진수
초록
기계 학습 기반 특징과 지식 기반 특징을 이용한 비디오 화질 자동 측정 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 비디오 화질 자동 측정 방법은 화질을 측정하기 위한 대상 비디오, 비교 대상이 되는 기준 비디오 및 지식기반 특징을 기계학습 기반의 프레임 단위 특징 추출 모델로 입력하여 프레임 단위의 화질 예측값을 계산하고, 프레임 단위의 화질 예측값을 모두 결합하여 프레임 스코어 벡터를 생성하고, 프레임 스코어 벡터를 합성곱 신경망 네트워크로 입력하여 프레임 스코어 벡터와 동일한 크기의 시간적 가중치를 산출하고, 프레임 스코어 벡터와 시간적 가중치를 내적한 결과를 완전 연결 신경망 네트워크로 입력하여 대상 비디오의 화질 예측값을 출력한다.
KSP 제안 키워드
Knowledge-based, Machine learning based, Video quality, machine Learning