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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 113 - 122 (10page)
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본 논문에서는 영상을 3분할 기법에 맞춰 재구성함으로써 자동으로 구도를 안정적이고 세련되게 보정하는 기법을 제안한다. Saliency Map과 Image Segmentation기술을 이용하여 사진에서 피사체의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 구하고, 그 영역을 기준으로 3분할 기법에 맞도록 사진을 Cropping하여 구도를 보정한다. 또한, 얼굴 인식(Face Detection)기법을 활용하여 사람의 얼굴을 ROI에 추가하고 ROI에 따른 다양한 시나리오에 의하여 구도를 보정함으로써, 좀 더 자연스러운사진을 얻는다. 실험결과를 통해 보정된 구도의 사진이 원본사진과 비교하여 자연스럽게 보정이 되었는다는 것을 알 수 있다.
목차
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참고문헌 (13)
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Caroline Pantofaru / 2005 / A Comparison of Image Segmentation Algorithms
Cheng, M. -M. / 2011 / Global contrast based salient region detection / CVPR : 409 ~ 416
Craw, I. / 1992 / Finding face features / Proc.of 2nd European Conf. Computer Vision : 92 ~ 96
Harel, J. / 2007 / Graph-based visual saliency / Advances in Neural Information Processing Systems : 545 ~ 552
Hou, X. / 2007 / Saliency detection: A spectral residual approach / CVPR
Cheng, M. -M. / 2011 / Global contrast based salient region detection / CVPR : 409 ~ 416
Craw, I. / 1992 / Finding face features / Proc.of 2nd European Conf. Computer Vision : 92 ~ 96
Harel, J. / 2007 / Graph-based visual saliency / Advances in Neural Information Processing Systems : 545 ~ 552
Hou, X. / 2007 / Saliency detection: A spectral residual approach / CVPR
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