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자료유형
학술저널
저자정보
Hyeokjin Park (Chung-Ang University) Heonu Kim (Chung-Ang University) Seokmok Park (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
15 - 18 (4page)
DOI
10.15323/techart.2021.5.8.2.15

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In this paper, we propose a method of matting the background of photos, excluding human objects, using an improved BASNet featuring the convolutional block attention module (CBAM). Image matting is widely used in media art as a way to change background images to different settings, except for the desired objects. We added CBAM to BASNet to increase performance by maintaining its speed through end-to-end training. The proposed artwork consists of three steps. First, the improved BASNet is used to detect the area in the image and calculate the saliency and foreground maps. Second, the saliency map is resized through interpolation, and zero-padding is applied to match the size with the background image. Finally, the saturation calculation of the desired background and saliency map is performed, the saliency area is changed to black using thresholding, and the image and foreground map are saturated again. As a result, we can improve BASNet through our proposed method to better mat the background. The method presented can convey this richer visual beauty by providing a visual illusion through image matting without the use of a chroma key.
#Deep learning #Image matting #Attention module #Salient object detection

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related work
3. Process
3. Experimental results
4. Conclusion
References

참고문헌 (0)

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