Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)

The Korea Institute of Information and Commucation Engineering (한국정보통신학회)
권호 표지

Deep Learning-based Scene Change Detection

딥 러닝을 이용한 화면 전환 검출

  • Lee, Jae-eun (Kwangwoon University, Department of Electronic Materials Engineering) ;
  • Seo, Young-Ho (Kwangwoon University, Department of Electronic Materials Engineering) ;
  • Kim, Dong-wook (Kwangwoon University, Department of Electronic Materials Engineering)
  • 이재은 (광운대학교 전자재료공학과) ;
  • 서영호 (광운대학교 전자재료공학과) ;
  • 김동욱 (광운대학교 전자재료공학과)
  • Published : 2019.05.23
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Abstract

In this paper, we propose a method to detect the scene change using deep learning. To extract feature points, we use a deep neural network and express extracted feature points as 128 dimensional vectors using SIFT descriptor. If it is less than 25%, it is determined that the scene is changed.

본 논문에서는 딥 러닝을 이용해 화면 전환을 검출하는 방식을 제안한다. 특징점을 추출할 때는 딥 뉴럴 네트워크를 사용하였고 추출한 특징점을 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 기술자를 이용해 128차원 벡터를 생성한다. 이를 기반으로 각 픽셀마다 매칭 여부를 판단하여 25% 미만일 경우 화면 전환이라고 판단한다.

Keywords