영상 내 흔들림은 비디오의 가시성을 떨어뜨리고 영상처리나 영상압축의 효율을 저하시킨다. 최근 디지털 영상처리 분야에 딥러닝이 본격 적용되고 있으나, 비디오 안정화 분야에 딥러닝 적용은 아직 초기 단계이다. 본 논문에서는 Wobbling 왜곡 경감을 위한 triplet 형태의 CNN 기반 비디오 안정화기 구조를 제안하고, 비디오 안정화기 학습을 위한 학습데이터 합성 방법을 제안한다. 제안한 CNN 기반 비디오 안정화기는 기존 딥러닝 기반 비디오 안정화기와 비교되었으며, Wobbling 왜곡은 감소하고 더 안정적인 학습이 이루어지는 결과를 얻었다.
Wobbling 왜곡 경감을 위한 triplet 형태의 CNN 기반 비디오 안정화기 구조를 제안하고, 비디오 안정화기 학습을 위한 학습데이터 합성 방법을 제안한다.
제안한 CNN 기반 비디오 안정화기는 기존 딥러닝 기반 비디오 안정화기와 비교되었으며, Wobbling 왜곡은 감소하고 더 안정적인 학습이 이루어지는 결과를 얻었다.