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좌영상 및 우영상을 이용하여 비용 볼륨을 생성하는 비용 볼륨 생성부;상기 비용 볼륨에 집합을 수행하여 제1 집합 비용 볼륨을 생성하는 제1 집합 비용 볼륨 생성부;상기 비용 볼륨을 이용하여 변이 지도를 생성하는 변이 지도 생성부;상기 좌영상 및 상기 우영상 중 기준이 되는 영상과 상기 변이 지도를 이용하여 경계 영상을 생성하는 경계 영상 생성부; 및상기 경계 영상을 이용하여 상기 제1 집합 비용 볼륨을 보정하여 제2 집합 비용 볼륨을 생성하는 제2 집합 비용 볼륨 생성부를 포함하되,상기 제2 집합 비용 볼륨 생성부는 전역 에너지 함수가 최소값을 갖도록 하는 제2 집합 비용 볼륨을 생성하고,상기 전역 에너지 함수는 상기 제2 집합 비용 볼륨과 상기 제1 집합 비용 볼륨의 차이값 및 상기 경계 영상의 픽셀값에 의해 정해지는 가중치를 반영한 상기 제2 집합 비용 볼륨의 인접 픽셀간 차이값의 합으로 이루어지며,상기 경계 영상 생성부는 레퍼런스 영상 및 레퍼런스 변이 지도를 입력값으로 하고 레퍼런스 경계 영상을 라벨로 하여 사전에 학습되어 있는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 생성을 위한 비용 집합 장치
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제1항에 있어서,상기 전역 에너지 함수는 하기 수학식에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 생성을 위한 비용 집합 장치
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제2항에 있어서,상기 가중치는 하기 수학식에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 생성을 위한 비용 집합 장치
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제1항에 있어서,상기 제1 집합 비용 볼륨 생성부는 합성곱 신경망을 이용하여 학습되며,상기 제1 집합 비용 볼륨 생성부는 레퍼런스 비용 볼륨을 입력값으로 하고 레퍼런스 변이 지도를 라벨로 하여 사전에 학습되어 있는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 생성을 위한 비용 집합 장치
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제1항에 있어서,상기 경계 영상 생성부는 합성곱 신경망을 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 생성을 위한 비용 집합 장치
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제1항에 있어서,상기 변이 지도 생성부는 WTA 방식을 이용하여 상기 변이 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 생성을 위한 비용 집합 장치
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(a)좌영상 및 우영상을 이용하여 비용 볼륨을 생성하는 단계;(b)상기 비용 볼륨에 집합을 수행하여 제1 집합 비용 볼륨을 생성하는 단계;(c)상기 비용 볼륨을 이용하여 변이 지도를 생성하는 단계;(d)상기 좌영상 및 상기 우영상 중 기준이 되는 영상과 상기 변이 지도를 입력받아 경계 영상을 생성하는 단계; 및(e)상기 경계 영상을 이용하여 상기 제1 집합 비용 볼륨을 보정하여 제2 집합 비용 볼륨을 생성하는 단계를 포함하되,상기 (e)단계는 전역 에너지 함수가 최소값을 갖도록 하는 제2 집합 비용 볼륨을 생성하고,상기 전역 에너지 함수는 제2 집합 비용 볼륨과 상기 제1 집합 비용 볼륨의 차이값 및 상기 경계 영상의 픽셀값에 의해 정해지는 가중치를 반영한 제2 집합 비용 볼륨의 인접 픽셀간 차이값의 합으로 이루어지며,상기 (b)단계는 레퍼런스 비용 볼륨을 입력값으로 하고 레퍼런스 변이 지도를 라벨로 하여 사전에 학습되어 있는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 생성을 위한 비용 집합 방법
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제7항에 있어서,상기 전역 에너지 함수는 하기 수학식에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 생성을 위한 비용 집합 방법
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제8항에 있어서,상기 가중치는 하기 수학식에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 생성을 위한 비용 집합 방법
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제7항에 있어서,상기 (b)단계는 합성곱 신경망을 이용하여 학습되며,상기 (b)단계는 레퍼런스 비용 볼륨을 입력값으로 하고 레퍼런스 변이 지도를 라벨로 하여 사전에 학습되어 있는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 생성을 위한 비용 집합 방법
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제7항에 있어서,상기 (d)단계는 합성곱 신경망을 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 생성을 위한 비용 집합 방법
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제7항에 있어서,상기 (c)단계는 WTA 방식을 이용하여 상기 변이 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 깊이 영상 생성을 위한 비용 집합 방법
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제7항 내지 제12항 중 어느 한 항의 비용 집합 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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