한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)

한국컴퓨터정보학회 (Korean Society of Computer Information)
권호 표지

방향성을 고려한 텍스처 합성을 학습하기 위한 인공신경망

Artificial Neural Networks for Learning Directional Texture Synthesis

  • 추연희 (강남대학교 소프트웨어응용학부) ;
  • 김종현 (인하대학교 소프트웨어융합대학 디자인테크놀로지학과)
  • Yeon Hee Choo (School of Software Application, Kangnam University) ;
  • Jong-Hyun Kim (College of Software and Convergence (Dept. of Design Technology), Inha University)
  • 발행 : 2024.01.17
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초록

본 논문에서는 텍스처 합성을 할 때 CNN을 사용하여 효율성을 높이고 방향을 고려하여 동적인 결과로 품질을 개선시킬 수 있는 방법을 제안한다. 자유로운 회전 각도로 방향성을 고려하여 동적인 결과물을 생성할 수 있도록 하였으며, 기존 접근법인 사각형 형태의 마스크 블록이 아닌 다양한 회전 각도를 고려하여 학습을 했기 때문에 텍스처 합성 과정에서 방향성 특징을 좀 더 잘 표현할 수 있다.

키워드

참고문헌

  1. Efros, Alexei A., and William T. Freeman. "Image quilting for texture synthesis and transfer." In Proceedings of the 28th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, pp. 341-346. 2001. 
  2. Gatys, Leon, Alexander S. Ecker, and Matthias Bethge. "Texture synthesis using convolutional neural networks." Advances in neural information processing systems 28, 2015. 
  3. Han-Wook Park, Chang-Hun Kim, "Parallel Rotated Exemplar-based Texture Synthesis", Journal of the Korea Computer Graphics Society,Vol. 15, No. 1, pp. 17-23, 2009.