본 발명 은 입력 비디오 프레임 의 회전 각 의 초기 추정 치 를 얻 기 위해 컨 볼루 션 뉴 럴 네트워크 ( convolutional neural network , CNN ) 를 훈련 시킨다 . 그러나 , 컨 볼루 션 뉴 럴 네트워크 로부터 의 초기 추정 치 는 시간 적 으로 일관 성 이 없 고 부 정확 하 다는 단점 이 존재 한다 . 본 발명 은 이 를 해결 하 기 위해 베이지안 추론 을 사용 한다 . 본 발명 은 네트워크 의 추정 오류 를 분석 하 고 오류 모델 을 도출 한 후 , 오류 모델 을 사용 하 여 연속 적 인 프레임 간 의 상대 적 인 회전 을 고려 하 면서 초기 추정 치 와 일관된 회전각 을 추정 하 여 비디오 수평 수정 을 수행 한다 . 마지막 으로 , 본 발명 은 안정 화 및 수평 조정 을 별도 로 처리 하 여 발생 하 는 정보 손실 을 최소 화 하 기 위하 여 비디오 안정 화 및 수평 조정 을 동시 에 수행 할 수 있 다 .