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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.11 No.5
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 332 - 342 (11page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2022.11.5.332
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The rapid development of deep learning technology allows ordinary people to create artwork that imitates the style of paintings by famous masters through an algorithm. To create such works with artistic style, this research proposes an artificial neural network algorithm based on an improved convolutional neural network (CNN). First, a fast style-rendering model based on the improved CNN is constructed, and then, a server front end is built with the Bootstrap framework. The server-side back end of the system is built by combining a Python algorithm and a web framework, and finally, a complete model of the front-end and back-end network of the style rendering system is constructed. The model proposed in this paper is compared with two other models to verify its performance. The results show that information entropy of the model constructed is the highest at 5.58, which is higher than information entropy of the other two models. The average gradient value and the peak signal-to-noise ratio under the constructed model are 22.54 and 27.81, respectively, which are also higher than the other two models. Mutual information and the structural similarity index between rendered images and sample images under all three models were compared. Mutual information and structural similarity index of the model constructed by this research are 1.19 and 0.56, respectively, with much larger data sizes than the two comparison models.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Methodological Design
4. Validation of Fast Style Rendering
5. Conclusions
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Wang. Y, Sun. Y, Liu. Z, Sarma. SE, Bronstein. MM, Solomon. JM, “Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds,” ACM Transactions on Graphics, vol. 38, no. 5, pp. 146.1-146.12, 2019. Article (CrossRef Link)
Sun. X, Wu. P, Hoi. S, “Face Detection using Deep Learning: an Improved Faster RCNN Approach,” Neurocomputing, vol. 299, no. 19, pp. 42-50, 2018. Article (CrossRef Link)
Frid-Adar. M, Diamant. I, Klang. E, Amitai. M, Goldberger. J, Greenspan. H, “GAN-based Synthetic Medical Image Augmentation for increased CNN Performance in Liver Lesion Classification,” Neurocomputing, vol. 12, no. 10, pp. 321-331, 2018. Article (CrossRef Link)
Liu. R, Zhao. Y, Wei. S, Yang. Y, “Indexing of CNN Features for Large Scale Image Search,” Pattern Recognition, vol. 48. no. 10, pp. 2983-2992, 2018. Article (CrossRef Link)
Ullah. A, Ahmad. J, Muhammad. K, Sajjad. M, Baik. SW, “Action Recognition in Video Sequences using Deep Bi-Directional LSTM With CNN Features,” IEEE Access, vol. 6, np. 99, pp. 1155-1166, 2018. Article (CrossRef Link)
Sun. X, Wu. P, Hoi. S, “Face Detection using Deep Learning: an Improved Faster RCNN Approach,” Neurocomputing, vol. 299, no. 19, pp. 42-50, 2018. Article (CrossRef Link)
Frid-Adar. M, Diamant. I, Klang. E, Amitai. M, Goldberger. J, Greenspan. H, “GAN-based Synthetic Medical Image Augmentation for increased CNN Performance in Liver Lesion Classification,” Neurocomputing, vol. 12, no. 10, pp. 321-331, 2018. Article (CrossRef Link)
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