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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제8호
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 353 - 361 (9page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2021.27.8.353
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사람의 얼굴은 이목구비의 크기, 모양, 위치 등 다양한 요소에 의해 그 형태가 결정된다. 이는 사람의 얼굴과 관련된 이미지를 생성 또는 합성하는데 있어서 큰 장애요인으로 작용한다. 최근에는 이러한 한계점을 딥러닝 기반의 모델을 활용하여 해결하려는 움직임이 다양한 연구들을 통하여 나타나고 있다. 그 중 두 이미지(타겟 이미지, 컨텍스트 이미지)의 합성을 통해 새로운 이미지를 생성하는 Indomain GAN의 시맨틱 확산 기법이 일반적으로 우수한 성능을 나타내지만, 이미지 합성 비율에 따라 생성된 이미지에서 왜곡이 발생하는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 타겟 이미지의 얼굴 외곽을 고려한 새로운 시맨틱 확산 기법을 제안하며 이를 기반으로 입력 이미지의 헤어스타일을 변환시키는 웹 어플리케이션을 개발하였다. 또한, 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 제안하는 시맨틱 확산 기법이 기존 기법에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 모델
4. 실험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Kyle Olszewski, Duygu Ceylan, Jun Xing, Jose Echevarria, Zhili Chen, Weikai Chen, and Hao Li, Intuitive, Interactive Beard and Hair Synthesis with Generative Models, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 7446-7456, 2020.
Liwen Hu, Shunsuke Saito, Lingyu Wei, Koki Nagano, Jaewoo Seo, Jens Fursund, Iman Sadeghi, Carrie Sun, YenChun Chen, and Hao Li, Avatar digitization from a single image for real-time rendering, ACM Transactions on Graphics (TOG), Vol. 36, No. 6, Article 1, 2017.
Byoungwon Choe and Hyeong-Seok Ko, A Statistical Wisp Model and Pseudophysical Approaches for Interactive Hairstyle Generation, IEEE Transactions On Visualization And Computer Graphics, Vol. 11, No. 2, pp. 160-170, Mar. 2005.
Wisuwat Sunhem and Kitsuchart Pasupa, An Approach to Face Shape Classification for Hairstyle Recommendation, Eighth International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), Feb. 2016.
Jianfu Zhang, Yuanyuan Huang, Yaoyi Li, Weijie Zhao and Liqing Zhang, Multi-Attribute Transfer via Disentangled Representation, AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 33, No. 01, AAAI-19, Jul. 2019.
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