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학술저널
저자정보
Minyeo Kim (Chung-Ang University) Hyeongseok Choi (Chung-Ang University) Joonki Paik (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 TECHART: Journal of Arts and Imaging Science TECHART: Journal of Arts and Imaging Science Vol.8 No.2
발행연도
2021.5
수록면
5 - 8 (4page)
DOI
10.15323/techart.2021.5.8.2.5

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In this paper, we present a style transfer-based artwork using deep learning. Our proposed artwork aims to perform a different style transfer to the foreground and background using images of different styles. The framework of our proposed artwork comprises three steps: i) human detection and segmentation, ii) style transfer to the human and background regions, and iii) fusion of the style-transferred result images. The resultant style transferred image is preserved the content of the original image while changing the original style with the target style. The proposed artwork can provide a different artistic effect and style with an esthetic sense to human and background regions using different style images.
#Style transfer #Segmentation #Image fusion #Deep learning

목차

Abstract
1. Introduction
2. Proposed Artwork
3. Experimental Results
4. Conclusion
References

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