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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 87 - 95 (9page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2020.57.5.87
이용수
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본 논문에서는 모자이크 얼굴영역을 복원하는 image unmosaicing 성능 향상 방법을 제안한다. 기존 연구는 모자이크 영역을 복구하는 과정에서 안경, 모자 그리고 성별 등의 얼굴속성을 재구성하지 못하는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하고자 얼굴속성 별 분리학습 아이디어에 기반하여 영상분류기를 통해 훈련영상을 각 얼굴속성 그룹으로 분류하고 각 속성별로 판별 네트워크(discriminator)를 채용하는 GAN(Generative Adversarial Network) 모델을 제안 및 실험하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 원본영상의 얼굴속성을 복원하고 높은 품질의 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
Kamran Javed / 2019 / Image unmosaicing without location informationusing stacked gan / IET Computer Vision 13(6):588~594
K. Javed / 2019 / Umgan : Generative adversarial network for image unmosaicing using perceptual loss / International Conference on Machine Vision Applications :1~5
Zhou Wang / 2004 / Image quality assessment : from error visibility to structural similarity / IEEE transactions on image processing 13(4):600~612
Justin Johnson / 2016 / Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution / European conference on computer vision :694~711
Marcelo Bertalmio / 2000 / Image inpainting / Proceedings of the 27th annual conference on Computer graphics and interactive techniques :417~424
K. Javed / 2019 / Umgan : Generative adversarial network for image unmosaicing using perceptual loss / International Conference on Machine Vision Applications :1~5
Zhou Wang / 2004 / Image quality assessment : from error visibility to structural similarity / IEEE transactions on image processing 13(4):600~612
Justin Johnson / 2016 / Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution / European conference on computer vision :694~711
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