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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 199 - 202 (4page)
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본 논문은 Conditional GAN 기반의 Image-to-Image Translation을 응용한 스케치 이미지 생성 방법에 관한 것이다. 기존의 엣지 검출 방법들은 의미 있는 엣지만 검출되는 것이 아니라 부가적인 잡음이 생기거나 필요한 선이 누락되어 이미지 처리 과정에 어려움이 있었다. 제안된 방법은 전문가가 그린 듯한 실제 이미지의 유의미한 엣지만을 생성하도록 선명한 엣지만을 스케치한 데이터 셋과 Conditional GAN를 이용해 학습한다. 이를 통해 기존의 엣지 검출보다 자연스럽고 불필요한 선은 제거한 선명한 스케치 이미지를 생성할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안된 스케치 이미지 생성
Ⅲ. 시뮬레이션 결과 및 고찰
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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