Core Concepts
도메인 기반 마스크 자동 인코더를 활용하여 동영상 내 선수의 유니폼 번호를 정확하게 식별하는 기술을 제안한다.
Abstract
이 연구는 선수 고유 식별을 위한 새로운 기술을 제안한다. 기존 연구들은 정적 이미지에서 유니폼 번호를 인식하거나 시간적 특징을 활용하는 데 초점을 맞추었지만, 동영상 내 모션 블러와 가림 현상에 취약했다. 이 연구에서는 도메인 기반 마스크 자동 인코더(d-MAE)를 제안하여 이러한 문제를 해결한다. d-MAE는 랜덤 패치에 모션 블러 효과를 적용하여 모델의 강건성을 높인다. 또한 키프레임 식별 모듈을 개선하여 유니폼 번호가 잘 보이는 프레임을 효과적으로 추출한다. 이를 통해 시공간 네트워크 모델의 성능을 향상시켰다. 실험 결과, 제안 모델은 기존 최신 기술 대비 야구, 축구, 아이스하키 데이터셋에서 각각 1.02%, 4.29%, 8.58%의 성능 향상을 보였다.
Stats
모션 블러로 인해 유니폼 번호 인식이 어려운 상황이 많이 발생한다.
선수 트랙렛 내 유니폼 번호가 잘 보이지 않는 프레임이 많아 성능 저하의 원인이 된다.
Quotes
"모션 블러, 낮은 해상도 동영상, 가림 현상 등으로 인해 딥 특징을 활용한 유니폼 번호 자동 탐지가 어려운 문제가 있다."
"기존 마스크 자동 인코더는 단순히 랜덤 패치를 제거하는 방식을 사용하지만, 이는 모션 블러가 심한 상황에서 효과적이지 않다."