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      압축 영상 화질 개선을 위한 딥 러닝 연구에 대한 분석 = Comparative Analysis of Deep Learning Researches for Compressed Video Quality Improvement

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      https://www.riss.kr/link?id=A106228039

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      국문 초록 (Abstract)

      최근 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 화질 개선 기술이 H.265/HEVC와 같은 블록 기반 영상 압축 표준을 사용하여 압축된 영상의 화질을 향상시키는 데 적극적으로 사용되어 왔다. 이 논문은 ...

      최근 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 화질 개선 기술이 H.265/HEVC와 같은 블록 기반 영상 압축 표준을 사용하여 압축된 영상의 화질을 향상시키는 데 적극적으로 사용되어 왔다. 이 논문은 이러한 영상 압축 기술을 위한 화질 개선 연구의 추세를 요약하고 분석하는 것을 목표로 한다. 먼저, 화질 개선을 위한 CNN의 구성 요소를 살펴보고 이미지 도메인에서의 사전 연구를 요약한다. 다음으로 네트워크 구조, 데이터셋 및 학습 방법의 세 가지 측면에서 관련 연구들을 정리하고 성능 비교를 위한 구현 및 실험 결과를 제시하고자 한다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 "Visual genume (VG)"

      2 Martín Abadi, "Tensorflow: A system for large-scale machine learning" 265-283, 2016

      3 Duc-Tien Dang-Nguyen, "Raise: A raw images dataset for digital image forensics" ACM 219-224, 2015

      4 Gary J Sullivan, "Overview of the high efficiency video coding(hevc)standard" 22 (22): 1649-1668, 2012

      5 Andrea Vedaldi, "Matconvnet: Convolutional neural networks for matlab" ACM 689-692, 2015

      6 Hang Zhao, "Loss functions for image restoration with neural networks" 3 (3): 47-57, 2017

      7 "JEM 7.0"

      8 Chao Dong, "Image super-resolution using deep convolutional networks" 38 (38): 295-307, 2016

      9 "ILSVRC2012"

      10 Kaiming He, "Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification" 1026-1034, 2015

      1 "Visual genume (VG)"

      2 Martín Abadi, "Tensorflow: A system for large-scale machine learning" 265-283, 2016

      3 Duc-Tien Dang-Nguyen, "Raise: A raw images dataset for digital image forensics" ACM 219-224, 2015

      4 Gary J Sullivan, "Overview of the high efficiency video coding(hevc)standard" 22 (22): 1649-1668, 2012

      5 Andrea Vedaldi, "Matconvnet: Convolutional neural networks for matlab" ACM 689-692, 2015

      6 Hang Zhao, "Loss functions for image restoration with neural networks" 3 (3): 47-57, 2017

      7 "JEM 7.0"

      8 Chao Dong, "Image super-resolution using deep convolutional networks" 38 (38): 295-307, 2016

      9 "ILSVRC2012"

      10 Kaiming He, "Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification" 1026-1034, 2015

      11 Ke Yu, "Deep convolution networks for compression artifacts reduction"

      12 "DIV2K"

      13 Pablo Arbelaez, "Contour detection and hierarchical image segmentation" 33 (33): 898-916, 2011

      14 Woon-Sung Park, "Cnn-based in-loop filtering for coding efficiency improvement" IEEE 1-5, 2016

      15 Yangqing Jia, "Caffe: Convolutional architecture for fast feature embedding" ACM 675-678, 2014

      16 Diederik P Kingma, "Adam: A method for stochastic optimization"

      17 Marcin Marszalek, "Actions in context" IEEE 2929-2936, 2009

      18 Jiwon Kim, "Accurate image super-resolution using very deep convolutional networks" 1646-1654, 2016

      19 Xiaodan Song, "A practical convolutional neural network as loop filter for intra frame"

      20 Tingting Wang, "A novel deep learning-based method of improving coding efficiency from the decoder-end for hevc" IEEE 410-419, 2017

      21 Xiandong Meng, "A new hevc in-loop filter based on multi-channel long-short-term dependency residual networks" IEEE 187-196, 2018

      22 Yuanying Dai, "A convolutional neural network approach for post-processing in hevc intra coding" Springer 28-39, 2017

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      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2016-01-15 학회명변경 한글명 : 한국방송공학회 -> 한국방송∙미디어공학회
      영문명 : The Korean Society Of Broadcast Engineers -> The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers
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      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.38 0.38 0.34
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.32 0.27 0.526 0.14
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