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최근 딥러닝을 이용한 이미지 매팅 방법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 사진측량 분야에서도 고품질의 실감모형을 제작하기 위해서는 촬영된 이미지에서 유물 정보를 추출하는 과정이 필요하며, 이와 같은 과정은 많은 시간과 인력이 들어 기존에는 크로마키를 이용하여 추출하는 방법이 많이 활용되고 있다. 그러나, 기존의 방법은 세부 분류에 대한 정확도가 떨어져 고품질 실감모형에 적용하기에는 어려움이 있었다. 본 연구에서는 사전배경 정보와 훈련된 학습데이터를 이용하여 고해상도 유물 이미지에서 배경정보를 제거하고 추출된 유물 이미지에 대하여 정성적, 정량적 결과를 평가하였다. 그 결과 제안된 방법과 FBA(매뉴얼 트라이맵)이 정량적으로 높은 결과를 나타냈으며, 정성적 평가에서도 유물 주변부의 분류도가 높은 정확도를 보였다. 따라서 제안된 방법은 고해상도 유물이미지 분류에 있어 사전배경정보 취득을 통하여 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 나타냈으며, 실내 유물 촬영에서 그 활용 가능성을 확인하였다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 연구방법
3. 실험결과
4. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Chen, L.C., Zhu, Y., Papandreou, G., Schroff, F. and Adam, H.(2018), Encoder-decoder with atrous separable convolution for semantic image segmentation, In Proceedings of the European conference on computer vision, pp. 801-818.
Chuang, Y.Y., Curless, B., Salesin, D.H. and Szeliski, R.(2001, December), A bayesian approach to digital matting, In Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 2, pp. II-II.
Forte, M. and Pitié, F.(2020), F, B Alpha Matting, arXiv preprint arXiv:2003.07711.
Gastal, E.S. and Oliveira, M.M.(2010, May), Shared sampling for real‐time alpha matting, In Computer Graphics Forum, Vol. 29, No. 2, pp. 575-584.
He, K., Gkioxari, G., Dollár, P. and Girshick, R.(2017), Mask r-cnn, In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp. 2961-2969.
Chuang, Y.Y., Curless, B., Salesin, D.H. and Szeliski, R.(2001, December), A bayesian approach to digital matting, In Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 2, pp. II-II.
Forte, M. and Pitié, F.(2020), F, B Alpha Matting, arXiv preprint arXiv:2003.07711.
Gastal, E.S. and Oliveira, M.M.(2010, May), Shared sampling for real‐time alpha matting, In Computer Graphics Forum, Vol. 29, No. 2, pp. 575-584.
He, K., Gkioxari, G., Dollár, P. and Girshick, R.(2017), Mask r-cnn, In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp. 2961-2969.
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