이미지와 비디오 합성 기술에 대한 수요가 늘어남에 따라, 인간의 손에만 의존하여 이미지나 비디오를 합성하는데에는 시간과 자원이 한정적이며, 전문적인 지식을 요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 스타일 변환 네트워크를 통해 이미지를 변환하고, 믹싱하여 생성하는 알고리즘이 등장하고 있다. 이에 본 논문에서는 GAN을 이용한 스타일 변환 네트워크를 통한 자연스러운 스타일 믹싱에 대해 연구했다. 먼저 애니메이션 토이 스토리의 등장인물에 대한 데이터를 구축하고, 모델을 학습하고 두 개의 모델을 블렌딩하는 일련의 과정을 거쳐 모델을 준비한다. 그 다음에 블렌딩된 모델을 통해 타겟 이미지에 대하여 스타일 믹싱을 진행하며, 이 때 이미지 해상도와 projection 반복 값으로 스타일 변환 정도를 조절한다. 최종적으로 스타일 믹싱한 결과 이미지들을 바탕으로 하여 스타일 변형, 스타일 합성이 된 인물에 대한 동영상을 생성한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.376-378
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2022
Artificial intelligence technology is widely used in various fields such as artificial intelligence speakers, artificial intelligence chatbots, and autonomous vehicles. Among these AI application fields, the image processing field shows various uses such as detecting objects or recognizing objects using artificial intelligence. In this paper, data synthesized by a virtual human is used as a method to analyze images taken in a specific space.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.39-41
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1998
보다 현실적인 3차원 영상을 얻기 위한 텍스쳐 매핑은 대부분의 그래픽 시스템에서사용한다. 3차원 그래픽 시스템이 생성한 객체의 표면 위에 2차원 이미지를 입힘으로써 그래픽 시스템의 성능저하를 가져오지 않으면서 영상의 현실성을 높이는 텍스쳐 매핑은 텍스쳐 이미지를 저장하기 위해 많음 메로리가 요구되면 고성능 텍스쳐 시스템을 위해 빠른 메로리 접근과 광대한 대역폭이 요구된다. 본 논문에서는 벡터 양자와(Vector quantization) 압축기법을 이용하여 텍스쳐 이미지에 대한 효율적인 압축을 통해 많은 메모리 요구를 해결하며 압축된 텍스쳐 이미지의 효율적인 캐싱을 통해 빠른 메로리 접근과 광대한 대역폭 문제를 해결할 수 있는 구조를 제시한다. 본 논문에서 제안된 구조는 버퍼링을 통해 메로리 접근 시간을 숨김으로써 고성능 텍스쳐 시스템을 지원할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2008.11a
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pp.227-228
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2008
본 논문에서는 조명 변화가 있는 스테레오 이미지에 대하여 레티넥스 알고리즘을 이용하여 효과적으로 3차원 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 이미지나 비데오는 영상 취득시 여러 가지 원인에 의하여 조명 변화를 겪게 된다. 이미지나 비데오를 촬영하는 시간 간격 차이, 촬영 각도 차이, 촬영 장치의 변화 등이 그 원인이다. 기존의 스테레오 알고리즘들은 정합하려는 영상들 사이에 컬러 일치성을 가정하고 있으므로, 이러한 조명 변화의 영향을 받는 이미지들에 대해서 3차원 정보를 추출하면 적지 않은 에러가 발생하게 된다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위하여 레티넥스 기법을 이용하여 이러한 변화에 둔감한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 여러 가지 데이터에 대하여 실험을 한 결과, 제안하는 방법이 효과적임을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.04a
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pp.357-360
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2000
최근에는 텍스트기반 검색 기법의 단점들을 극복하기 위하여 멀티미디어 데이터에서 내용으로 표현되는 특징데이터(Feature data)를 자동으로 추출하여 이를 기반으로 검색을 하는 내용기반 검색기법(Content- Based Retrieval Technique)에 대한 연구가 활발하다. 그러나 내용기반 검색 시스템에서 데이터 수가 무한히 많아질 경우, 찾고자 하는 이미지를 검색하는데 정확성과 시간면에서 효율성이 떨어진다. 따라서 방대한 이미지 데이터를 보다효과적으로 검색하고 저장하기 위해서는 유사성이 높은 이미지들을 서로 묶어 그룹화하고 그룹별 특징을 분석하여 인덱스화 함이 필요하다. 이에 본 논문에서는 그룹화를 위해 각각의 이미지 객체에 대하여 웨이브릿변환 (Wavelet Transform) 기법과 질감 특징( Texture Feature) 값 추출을 통해 그룹간에 가지는 특징값을 분석 비교하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.685-687
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2004
본 논문에서는 우선 단말기에서 이미지 및 폰트를 효율적으로 처리할 수 있는 비트맵 처리 기법을 제안하고 이를 이용한 이미지 및 폰트 처리 시스템을 소개 하고자 한다. 초기에는 컴퓨터 상에 문자를 표현하기 위하여 아스키코드가 개발되었고 이에 표현하지 못하는 부분을 더하고자 유니코드가 개발되어 사용하고 있으나 코드에 대한 표준화 작업은 지금도 계속 되고 있다. 이러한 아스키코드와 유니코드를 무선 단말기상에 적용하고자 하는 시도는 많이 했지만 시간과 노력이 많이 요구되는 비효율적인 잔업이 계속 되어 온 것도 사실이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 채결하고자 아스키코드 및 유니코드를 무선 단말기에 적용시키는 일련의 과정을 단축하고 능률적인 처리시스템을 소개하고자 한다. 본 연구에서는 이미지 및 폰트 처리의 불필요한 작업을 단축하여 최소 비용의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다.
In this paper we propose an extended billboarding method for rendering trees. It's difficult circumstance that PC renders forest by general polygon rendering in real-time, because tree object consists of tremendous leaves and limbs. Our method re-creates an appropriate texture image by 3D image warping equation each frame, and we use it for a billboarding method. For speed up, we use warping method with a image pyramid and image caching.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.203-205
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2010
파노라마 영상을 재구성하는 기존의 방법은 Labeling을 이용하여 객체를 비교한 후에 결합시키는 방법을 적용하였으나 시간이 많이 소요되고 각각의 이미지를 Labeling하는 과정에서 개체 간의 불일치가 발생하여 정확히 영상을 결합할 수 없는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 처리 속도 개선을 위하여 전체 이미지의 1/3만 Labeling한 후에 객체 간을 비교하여 결함시킨다. 그리고 각도가 틀린 경우에는 특징점을 찾아내는 SURF 알고리즘을 적용하여 각각의 이미지에서 Labeling한 사각형의 4개의 포인터에 대해 1개의 중심점을 구하여 Homography를 이용하여 2개의 영상을 자연스럽게 정합한다. 본 논문에서 제안한 파노라마 영상 재구성 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 영상을 재구성하는데 효과적인 것을 확인하였다. 그리고 처리 속도 측면에서도 개선되었다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.292-294
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2013
바코드는 빠른 시간동안 발전을 해왔으며 이는 우리 생활에 매우 밀접하게 다가왔다. 이러한 바코드 시스템은 손쉽게 제작이 가능하며, 여러 분야에서 사용이 가능하였다. 그러나 이러한 바코드는 간편한 제작과 부착의 용이함을 가지고 있으나 훼손에는 매우 취약하다. 통상적으로 제품의 유통과정에서만 사용되는 바코드는 재사용이 되지 않는 반면 반입 반출이 필요한 제품에 활용 시 바코드는 훼손에 매우 취약하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제를 해결하기 위하여 바코드 시스템의 단점을 보완하기 위해서 이미지를 활용한 제품의 진위 여부 판단 시스템을 제안하고자 한다. 제안되는 시스템은 RFID등의 별도 인식장비 없이 모바일 디바이스의 기울기센서와 카메라기능을 활용한 정규화 기법을 적용하고, 이미지 비교를 위해 SIFT 알고리즘 최적화 과정을 포함한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.118-120
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2005
본 논문은 모양 특성을 이용한 효과적인 식물 잎 이미지 검색 시스템을 제시한다. 잎 이미지의 더 효과적인 표현을 위해 개선된 MPP 알고리즘을 제안하고, 매칭에 소요되는 시간을 줄이기 위해 기존의 Nearest Neighbor(NN) 검색을 수정한 동적인 매칭 알고리즘을 제시한다. 특히, 더 나은 정확율과 효율성을 위해, 잎 모양과 잎차례를 스케치하여 질의할 수 있도록 하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘과 기존의 알고리즘인 Fourier Descriptor, Moment Invariants, MPP와 비교하였다. 1000여개의 식물 잎 이미지를 통한 실험결과는 제안한 방법이 기존의 기법보다 더 좋은 성능임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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