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기계 학습 기반 특징과 지식 기반 특징을 이용한 비디오 화질 자동 측정 방법 및 이를 위한 장치

  • 기술번호 : KST2021006847
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 기계 학습 기반 특징과 지식 기반 특징을 이용한 비디오 화질 자동 측정 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 비디오 화질 자동 측정 방법은 화질을 측정하기 위한 대상 비디오, 비교 대상이 되는 기준 비디오 및 지식기반 특징을 기계학습 기반의 프레임 단위 특징 추출 모델로 입력하여 프레임 단위의 화질 예측값을 계산하고, 프레임 단위의 화질 예측값을 모두 결합하여 프레임 스코어 벡터를 생성하고, 프레임 스코어 벡터를 합성곱 신경망 네트워크로 입력하여 프레임 스코어 벡터와 동일한 크기의 시간적 가중치를 산출하고, 프레임 스코어 벡터와 시간적 가중치를 내적한 결과를 완전 연결 신경망 네트워크로 입력하여 대상 비디오의 화질 예측값을 출력한다.
Int. CL H04N 17/00 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 5/00 (2019.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200154683 (2020.11.18)
출원인 한국전자통신연구원, 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0061943 (2021.05.28) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190149952   |   2019.11.20
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.01.05)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
2 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정세윤 대전광역시 유성구
2 조승현 대전광역시 유성구
3 고현석 대전광역시 유성구
4 권형진 대전광역시 유성구
5 김동현 대전광역시 유성구
6 김연희 대전광역시 유성구
7 김종호 대전광역시 유성구
8 이주영 대전광역시 유성구
9 이태진 대전광역시 유성구
10 최진수 대전광역시 유성구
11 안세웅 대전광역시 서구
12 이상훈 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.11.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-1238228-79
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
 2021.01.05 수리 (Accepted) 1-1-2021-0009657-48
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.01.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0009656-03
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.04.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
화질을 측정하기 위한 대상 비디오, 비교 대상이 되는 기준 비디오 및 지식기반 특징(HANDCRAFT FEATURES)을 기계학습 기반의 프레임 단위 특징 추출 모델로 입력하여 프레임 단위의 화질 예측값을 계산하는 단계; 상기 프레임 단위의 화질 예측값을 모두 결합하여 프레임 스코어 벡터(FRAME SCORE VECTOR, FSV)를 생성하는 단계;상기 프레임 스코어 벡터를 합성곱 신경망 네트워크(CONVOLUTION NEURAL NETWORK)로 입력하여 상기 프레임 스코어 벡터와 동일한 크기의 시간적 가중치(TEMPORAL WEIGHT)를 산출하는 단계; 및상기 프레임 스코어 벡터와 상기 시간적 가중치를 내적(DOT PROCUCT)한 결과를 완전 연결 신경망 네트워크(FULLY CONNECTED NEURAL NETWORK)로 입력하여 상기 대상 비디오의 화질 예측값을 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 화질 자동 측정 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 한국전자통신연구원연구개발지원사업 초실감 테라미디어를 위한 AV부호화 및 LF미디어 원천기술 개발