Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Modeling of Semantic Similarity for Scene Segmentation

장면 분할 기법을 위한 의미적 유사도의 모델링

  • Jung, Eui-Son (Dept. of Software Convergence Engineering, INHA University) ;
  • Jeon, Seong-Jun (Dept. of Mechatronics Engineering INHA University) ;
  • Cho, Dong-Hwi (Dept. of Software Convergence Engineering, INHA University) ;
  • Geum, Yong-Ho (Dept. of Software Convergence Engineering, INHA University) ;
  • Ham, Dong-gyun (Dept. of Software Convergence Engineering, INHA University) ;
  • Kim, Eun-Ji (Dept. of Software Convergence Engineering, INHA University) ;
  • Park, Seung-Bo (Dept. of Software Convergence Engineering, INHA University)
  • 정의손 (인하대학교 소프트웨어융합공학과) ;
  • 전성준 (인하대학교 메카트로닉스공학과) ;
  • 조동휘 (인하대학교 소프트웨어융합공학과) ;
  • 금용호 (인하대학교 소프트웨어융합공학과) ;
  • 함동균 (인하대학교 소프트웨어융합공학과) ;
  • 김은지 (인하대학교 소프트웨어융합공학과) ;
  • 박승보 (인하대학교 소프트웨어융합공학과)
  • Published : 2022.07.13
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Abstract

본 논문에서는 의미적 유사도 기반의 장면 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 의미적 접근을 통해 기존 연구에서 가졌던 한계를 극복하고 정확한 장면 분할이 가능할 것으로 기대한다. 의미적 유사도 비교를 Class 종류 비교, Class별 객체의 개수 비교, 샷 간의 Histogram비교, 객체의 관심영역(ROI) Histogram비교 총 4가지 규칙으로 정의했고 이때 도출된 4가지 유사도는 전처리를 거쳐 종합 유사도를 계산한다. 또한 의미적 접근을 통해 연속되는 Shot의 유사도를 비교하고 기준값에 따라 Shot을 묶어서 최종적으로 의미적 유사도(Semantic Similarity)에 기반한 장면의 경계(Scene Boundary) 분할 방법을 제시한다.

Keywords