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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 1,586 - 1,593 (8page)
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This study was conducted on the face ratio of mammals. It can also be applied to character automation by checking factors about the difference between animal and human face shapes. This paper used the face and face area data generated for Deep Learning learning. In detail, the proportion factors of the area comprising the faces of 20 species of animals and humans were defined and the average ratio was calculated. Next, the proportion of each animal was analyzed using the Principal Component Analysis (PCA). Through this, we would like to propose the golden ratio of mammals.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 기존연구
3. 인간과 포유류 동물 20종의 중요 얼굴 부위 비율
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Y. Lee and J. Kim, “A Study on The Step of Anthropomorphic Animal Characters in Animation, Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 12, No. 11, pp. 1661-1670, 2009.
C.M. Bishop, Pattern Recognition And Machine Learning, Springer, Verlag, Berlin, 2018.
A.C. Muller and S. Guido, Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, O'REILLT, California, 2017.
Y.S. Lee and D.W. Ki, A Study on the Ratio of Human and Dog Facial Components based on Principal Component Analysis, Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 23, No. 10, pp. 1339-1347, 2020.
Image Datas(2021), https://pixabay.com (accessed May, 24, 2019).
C.M. Bishop, Pattern Recognition And Machine Learning, Springer, Verlag, Berlin, 2018.
A.C. Muller and S. Guido, Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, O'REILLT, California, 2017.
Y.S. Lee and D.W. Ki, A Study on the Ratio of Human and Dog Facial Components based on Principal Component Analysis, Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 23, No. 10, pp. 1339-1347, 2020.
Image Datas(2021), https://pixabay.com (accessed May, 24, 2019).
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