A5066426830- Subtitles and Audiovisual Media
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- Advanced Image Processing Techniques
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- Advanced Image and Video Retrieval Techniques
- Medical Image Segmentation Techniques
University of Oxford
2023
Electronics and Telecommunications Research Institute
2017
This paper proposes an autonomous coil alignment system (ACAS) for electric vehicles (EVs) with dynamic wireless charging (DWC) to mitigate the reduction in received power caused by lateral misalignment between source and load coils. The key component of ACAS is a novel sensor design, which can detect coil’s left or right position relative observing change voltage phase. allows be estimated through transfer (WPT) alone, tracking method vehicular applications. Once detected, vehicle’s...
본 논문에서는 영상의 시각적인 정보를 딥러닝을 이용하여 시각장애인들에게 영상 내 등장인물과 배경을 인식하여 제공하는 시스템을 제안한다. 시각장애인들은 드라마, 영화, 광고 등 영상에서 장소, 행위, 등장인물 영상에 나타나는 정보들을 제한적으로 시청하고 있어 화면해설방송을 사용하여 얻고 있다. 하지만 화면해설방송은 화면해설작가가 수집하여 대본을 쓴 뒤 성우가 녹음을 진행하고, 화면해설 전문엔지니어가 작업을 해야만 시청이 가능한 불편함을 갖는다. 이를 개선하고자 히스토그램을 영상을 자동으로 분할하고, 등장인물들은 CNN을 인물 별로 학습시킨 후 분류하며, 이미지를 MSCOCO 데이터 셋을 학습시켜 이미지에 대한 행동, 배경들을 묘사한 이미지 캡션을 한다. 위의 결과를 통해 얻어진 캡션 결과에 대해서 20대 이상의 성인을 대상으로 영상내의 정보와 비교하는 정성적 평가를 진행함으로서 제공함을 확인할 수
최근 딥러닝에 관심이 증가하면서 컴퓨터가 시각적 이미지를 인식하여 문장으로 표현하는 이미지 캡션에 대하여 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 캡션은 대다수 영어로 공개된 데이터 셋을 이용하여 하고 있으며, 한국어 캡션을 생성하기 위해서는 영어 데이터를 번역하여 사용하거나 캡션 결과를 번역하고 하지만 국내에서도 최근에서야 제공하고 있지만 데이터의 적합성을 알 수 없다. 본 논문에서는 생성하였으며, 데이터와 비교하여 신뢰성을 살펴본다. 언어평가모델을 사용하여 평가한 결과 BLEU-1 75.9, BLEU-2 59.7, BLEU-3 47.0, BLEU-4 36.9를 보였다. 기존의 데이터보다 높은 BLEU 점수를 확인할 있었다. 또한 정성적 평가를 추가로 진행하여 생성된 문장 캡션이 이미지에 적절한 상황정보를 포함하는 생성하는 것을