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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 37 - 46 (10page)
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최근 얼굴 속성 편집(facial attribute editing)의 연구는 GAN(Generative Adversarial Net)과 인코더-디코더(encoder-decoder) 구조를 활용하여 사실적인 결과를 얻고 있다. 최신 연구 중 하나인 SaGAN(Spatial attention GAN)은 공간적 주의 기제(spatial attention mechanism)를 활용하여 얼굴 영상에서 원하는 속성만을 변경할 방법을 제안하였다. 그러나 불충분한 얼굴 영역 정보로 인하여 때로 부자연스러운 결과를 얻는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계점을 개선하기 위하여 유도 마스크(guide mask)를 학습에 활용하고, 다중작업 학습(multitask learning) 접근을 적용한 개선된 SaGAN(MSaGAN)을 제안한다. 폭넓은 실험을 통해 마스크 손실 함수와 신경망 구조에 따른 얼굴 속성 편집의 결과를 비교하여 제안하는 방법이 기존보다 더 자연스러운 결과를 효율적으로 얻을 수 있음을 보인다.
목차
[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Related Works
III. The Proposed Scheme
IV. Experimental Results
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Xin Zheng / 2020 / A Survey of Deep Facial Attribute Analysis / International Journal of Computer Vision 128(8-9):2002~2034
최태준 / 2015 / 얼굴 2D 이미지의 3D 모델 변환 알고리즘 / 한국컴퓨터정보학회논문지 20(4):41~48
배석찬 / 2019 / 비전기반 얼굴인식 인증 및 등록지원 병원정보시스템 / 한국컴퓨터정보학회논문지 24(12):59~65
I. J. Goodfellow / 2014 / Generative Adversarial Nets / Advances in neural information processing systems :2672~2680
W. Shen / 2017 / Learning Residual Images for Face Attribute Manipulation / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :4030~4038
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I. J. Goodfellow / 2014 / Generative Adversarial Nets / Advances in neural information processing systems :2672~2680
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