주성분 분석기반 인간과 개의 얼굴 비율 연구

이영숙; 기대욱

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이영숙 (동국대학교) 기대욱 (티라유텍)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제23권 제10호

발행연도: 2020.10

수록면: 1,339 - 1,347 (9page)

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This study is a preliminary study to design a character automation system that considers the facial characteristics of mammals. The experimental data of this study was conducted on dogs (dog breeds) and humans, which were designed to be used in many contents. First, data was extracted from 100 types of dogs and 100 human data. Second, the criteria for measuring the ratio of important parts of the dog and human face were suggested. In addition, a comparative analysis of the face of a dog and a human face is conducted. Lastly, by analyzing the main component(PCA), the most characteristic elements in the faces of dogs and humans were analyzed. As a result, it was confirmed that the length of the face, the size of the eyes, the length of the glabellar, and the length of the glabellar and other parts are important. Through this study, the features of the dog"s face that are different from humans are expected to contribute to the animal character automation.

#Principal Component Analysis(PCA) #Ratio of Human and Dog Facial Components #Character Design

참고문헌 (9)

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Y. Lee and J. Kim, “A Study on the Step of Anthropomorphic Animal Characters in Animation,” J ournal of Korea Multimedia Society, Vol. 12, No. 11, pp. 1661-1670, 2009.

Y. Lee and S. Kim, “Optimal Proportions for the Facial Features of Cats,” International J ournal of Multimedia and Ubiquitous, Vol. 11, No. 11, pp. 375-382, 2016.

Y. Lee, S. Kim, and S. Park, “Design of Morphing System for Anthropomorphic Animal Characters,” International J ournal of Multimedia and Ubiquitous, Vol. 10, No. 5, pp. 197- 206, 2015.

C.M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag, Berlin, 2018.

A.C. Muller and S. Guido, Introduction to Machine Learning with Python, O'REILLT, California, 2017.

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