Acknowledgement
본 연구 논문은 과학기술정보통신부 및 정보통신기획 평가원의 출연금으로 수행되고 있는 "기계를 위한 영상 부호화 기술(No,2020-0-00011)" 과제의 연구결과입니다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2021.06a
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- Pages.4-6
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- 2021
Analysis on Video coding for machines using Adversarial Attack
적대적 공격을 이용한 VCM 비디오 부호화 분석
- Choo, Hyon-Gon (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Lim, Hanshin (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Lee, Jin Young (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Lee, Hee Kyung (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Cheong, Won-Sik (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Seo, Jeongil (Electronics and Telecommunications Research Institute)
- 추현곤 (한국전자통신연구원) ;
- 임한신 (한국전자통신연구원) ;
- 이진영 (한국전자통신연구원) ;
- 이희경 (한국전자통신연구원) ;
- 정원식 (한국전자통신연구원) ;
- 서정일 (한국전자통신연구원)
- Published : 2021.06.23
Abstract
MPEG(Moving Pictures Experts Group)에서는 딥러닝을 포함한 머신 비전과 관련하여 Video for machines 란 이름의 새로운 부호화 표준에 대한 논의를 진행하고 있다. VCM 에서는 기존의 비디오 부호화와 달리 머신을 기준으로 한 비디오 부호화를 목표로 한다. 본 논문에서는 적대적 공격 모델을 이용하여 VCM 부호화에 대해서 분석을 하고자 한다. 적대적 공격 모델 관점에서 비디오 부호화의 특성에 대해서 살펴보고, 이를 고려한 부호화 개발 방향에 대해 살펴본다.
Keywords