METHOD FOR CREATING DEEP LEARNING-BASED FOVEATED COMPUTER-GENERATED HOLOGRAM

A method for creating a deep learning-based foveated computer-generated hologram (CGH) is provided. The method for creating a foveated CGH, according to an embodiment of the present invention, divides 3D spatial information into a peripheral vision area and a foveal vision area on the basis of a user's gaze information, calculates complex information of the foveal vision area from the 3D spatial information of the foveal vision area by using a first deep learning network that generates complex information including amplitude and phase information from 3D spatial information, calculates complex information of the foveal vision area from the 3D spatial information of the peripheral vision area by using a second deep learning network, and merges the complex information of the calculated foveal vision area and the complex information of the peripheral vision area. This makes it possible to reproduce a three-dimensional hologram in real time even on high-resolution holographic NEDs. L'invention concerne un procédé de création d'hologramme fovéal généré par ordinateur (CGH) et basé sur l'apprentissage profond. Selon un mode de réalisation de la présente invention, le procédé de création de CGH fovéal divise des informations spatiales 3D en une zone de vision périphérique et une zone de vision fovéale sur la base d'informations de regard d'un utilisateur, il calcule des informations complexes de la zone de vision fovéale à partir des informations spatiales 3D de la zone de vision fovéale en utilisant un premier réseau d'apprentissage profond qui génère des informations complexes comprenant des informations d'amplitude et de phase à partir d'informations spatiales 3D, il calcule des informations complexes de la zone de vision fovéale à partir des informations spatiales 3D de la zone de vision périphérique en utilisant un second réseau d'apprentissage profond, et il fusionne les informations complexes de la zone de vision fovéale calculée et les informations complexes de la zone de vision périphérique. Ceci permet de reproduire un hologramme tridimensionnel en temps réel, et ce même sur des NED holographiques à haute résolution. 딥러닝 기반 Foveated CGH 생성 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 Foveated CGH 생성 방법은, 사용자의 시선 정보를 기초로 3차원 공간 정보를 주변 시 영역과 중심 시 영역으로 구분하고, 3차원 공간 정보로부터 진폭 및 위상 정보를 포함하는 복소 정보를 생성하는 제1 딥러닝 네트워크를 이용하여 중심 시 영역의 3차원 공간 정보로부터 중심 시 영역의 복소 정보를 계산하며, 제2 딥러닝 네트워크를 이용하여 주변 시 영역의 3차원 공간 정보로부터 중심 시 영역의 복소 정보를 계산하고, 계산된 중심 시 영역의 복소 정보와 주변 시 영역의 복소 정보를 병합한다. 이에 의해, 고해상도 홀로