실감형 360도 영상의 다양한 변형 공격에 강인한 미디어 인식 기술 개발 = Development of Robust Media Recongnition Technology to Various Transformation Attacks for Immersive 360 degree Media
저자
발행사항
서울 : 숭실대학교 대학원, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- 숭실대학교 대학원 : 컴퓨터학과(일원) 2021. 2
발행연도
2021
작성언어
한국어
발행국(도시)
서울
형태사항
47 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 김석윤
UCI식별코드
I804:11044-200000360875
소장기관
4차 산업 혁명의 주요 기술인 실감형 360도 미디어 기술은 2019년 상용화 서비스를 시작한 5G 이동 통신 기술과 함께 대중화에 성공하여 시장 규모가 계속하여 증가하고 있다.
최근 COVID-19 바이러스의 영향으로 비대면 미디어 시장이 활발해짐에 따라 실감형 360도 영상에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 그러나 이러한 수요 증가에 따라 실감형 360도 영상이 불법으로 복제되고 유통되어 피해 또한 증가하고 있다.
이러한 이슈에 대응하는 기술로 특징정보 필터링 기술이 있으나 대부분의 특징정보 필터링 기술은 2D 영상의 저작권 보호 기술에 국한되어 있으며, 실감형 360도 영상에 대한 저작권 보호 기술은 부족한 상황이다.
실감형 360도 영상은 2D 영상과는 다르게 전방위의 영상을 저장하기 때문에 다양한 형태의 변형이 생성되어 인식률이 저하되거나 초고화질의 영상정보에 따라 특징정보량이 증가하여 인식속도가 감소되는 특성이 있다.
본 논문에서는 다양한 변형 공격에도 강인하게 실감형 360도 영상을 인식하고, 인식 속도를 개선하기 위해 특징정보를 추출하기 전에 다양한 변형에 대한 특징정보를 추출하고 K-NN Matching Algorithm과 RANSAC을 이용하여 강인한 특징정보를 선별하고 특징정보량을 축소하였다. 본 논문에서 제안하는 미디어 인식 기술에 대한 검증을 위하여 기존의 2D 영상 저작권 보호 기술의 성능지표를 활용하여 실험을 진행하였으며 실험결과 인식률 96.3%, 인식속도 1.059초가 나왔다. 또한, 기존 360도 영상 인식 기술과 비교하였을 때 인식률은 0.9% 향상되었으며 인식속도는 2초 감소되어, 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
The market size of immersive 360-degree media, which is the main technology of the 4th industrial revolution, has been increasing along with the success of 5G mobile communication technology that started commercial service in 2019.
Noncontact media market has been activated due to the COVID-19 virus recently, the demand for immersive 360-degree media is increasing largely. However, the collateral damage also occurs frequently due to the illegal copying and distribution as the demand for media increases.
To address such issues, there has been the fingerprint filtering technology, wheras most fingerprint filtering technology is limited to the copyright protection only for 2D media. Therefore the copyright protection technology for immersive 360-degree media is required. Since immersive 360-degree media stores omnidirectional images with ultra-high resolution unlike 2D media, various types of deformation may occur and cause the degradation of the recognition ratio, or the amount of feature information increases and cause the decrease of recognition speed.
This thesis proposes a recognition method for immersive 360-degree media which is robust to various distortion attacks and the recognition speed is also fast. The proposed method extracts feature information for the various deformation attacks before extracting the feature information and selects robust feature information using K-NN matching algorithm and RANSAC and also reduces the amount of feature information. In order to verify the proposed method, the experiments have been conduced using the performance indicators in legacy 2D copyright protection technology. The experimental results confirm such an excellent performance improvement as the recognition ratio of 96.3% and the recognition speed of 1.059 seconds. If they are compared to the legacy recognition technology for 360-degree media, the recognition ratio has been improved by 0.9% and the recognition speed ahas been reduced by 2 seconds.
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