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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.3
- 수록면
- 435 - 443 (9page)
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최근 컴퓨팅 파워의 폭발적인 발전으로 컴퓨팅의 한계 라는 장벽이 사라지면서 딥러닝 이라는 이름 하에 순환 신경망(RNN), 합성곱 신경망(CNN) 등 다양한 모델들이 제안되어 컴퓨터 비젼(Computer Vision)의 수많은 난제들을 풀어나가고 있다. 2014년 발표된 대립쌍 모델(Generative Adversarial Network)은 비지도 학습에서도 컴퓨터 비젼의 문제들을 충분히 풀어나갈 수 있음을 보였고, 학습된 생성기를 활용하여 생성의 영역까지도 연구가 가능하게 하였다. GAN은 여러 가지 모델들과 결합하여 다양한 형태로 발전되고 있다. 기계학습에는 데이터 수집의 어려움이 있다. 너무 방대하면 노이즈를 제거를 통한 효과적인 데이터셋의 정제가 어렵고, 너무 작으면 작은 차이도 큰 노이즈가 되어 학습이 쉽지 않다. 본 논문에서는 GAN 모델에 영상 프레임 내의 얼굴 영역 추출을 위한 deep CNN 모델을 전처리 필터로 적용하여 두 사람의 제한된 수집데이터로 안정적으로 학습하여 다양한 표정의 합성 이미지를 만들어 낼 수 있는 방법을 제시하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 사전 실험
Ⅳ. 본 연구
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - J. Areeyapinan / 2012 / Face morphing using critical point filters / Proceedings of International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering : 283 ~ 288
[학술대회논문] - I. J. Goodfellow / 2014 / Generative adversarial networks / Proceedings of the Neural Information Processing Systems : 2672 ~ 2680
[학술대회논문] - R. Tachibana / 2016 / Semisupervised learning using adversarial networks / Proceeding of the International Conference on Computer and Information Science : 1 ~ 6
[학술대회논문] - M. S. Ko / 2017 / GANMOOK: Generative adversarial network to stylize images like ink wash painting / Proceedings of the Korea Computer Congress : 793 ~ 795
[학술대회논문] - L. C. Yang / 2017 / MidiNet: A convolutional generative adversarial network for symbolicdomain music generation / Proceedings of the 18th International Society of Music Information Retrieval Conference : 324 ~ 331
[학술대회논문] - I. J. Goodfellow / 2014 / Generative adversarial networks / Proceedings of the Neural Information Processing Systems : 2672 ~ 2680
[학술대회논문] - R. Tachibana / 2016 / Semisupervised learning using adversarial networks / Proceeding of the International Conference on Computer and Information Science : 1 ~ 6
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