깊이 정보가 포함된 다시점 영상의 특징정보를 이용한몰입형 미디어 인식 방법
An Immersive Media Recognition Method Using Feature Information of Multi-view Videos with Depth Information
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초록
메타버스 환경에서 재생되는 몰입형 미디어은 화면의 일부를 잘라내거나 해상도를 낮추는 등의 기하학적 변형을 영상에 적용함으로써 불법 복제 및 배포하여 이용자에게 제공되는 등 저작권 침해가 일어날 수 있다. 이러한 저작권 문제를 해결하기 위한 깊이 영상이 포함된 다시점 영상 인식 방법을 제안한다. 다시점 영상의 경우 기본 영상(Basic view)에 깊이 정보 화면(Additional view)가결합되어 있는 파일 형식으로 전송되기 때문에 원본 영상 및 질의 영상의 파일 용량이 일반 스트레오 타입의 영상보다 크기 때문에영상을 식별하기 위해 파일들을 송수신하는 속도가 느리다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 메타버스 환경에서 몰입형 미디어의 저작권 침해를 방지하기 위한 방법으로 깊이 정보가 포함된 다시점 영상의 특징정보를 이용한 몰입형 미디어 인식 방법을 제안한다. 깊이 정보가 포함된 additional view를 생성하여 특징정보를 추출하여 인식하는 방법이다.
Abstract
Immersive media played in a metaverse environment can infringe copyrights by providing illegal copies anddistributions to users by applying geometric deformations such as cutting out a part of the screen or lowering theresolution to the video. To solve this copyright problem, we propose a multi-viewpoint image recognition methodincluding depth images. In the case of multi-viewpoint images, since they are transmitted in a file format in whicha depth information screen (Additional view) is combined with a basic view, the file sizes of the original and queryimages are larger than those of general stereo type images, which causes the problem that the speed of transmittingand receiving files to identify the images is slow. In this paper, we propose an immersive media recognition methodusing feature information of multi-viewpoint images including depth information as a method to prevent copyrightinfringement of immersive media in a metaverse environment. This is a method that generates an additional viewincluding depth information, extracts feature information, and recognizes it.
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