• 제목/요약/키워드: 영상 스타일링

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영상 디스타일화 (Image Destylization)

  • 이현준;이승용
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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    • pp.199-202
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    • 2007
  • 본 논문에서는 주어진 영상을 필터링하여 영상의 스타일을 제거하는 방법을 제시한다. 스타일이 제거된 영상은 영상 분류, 특징점 인식, 영상 분할 등의 다양한 용도에 쓰일 수 있다. 또한 원래 영상과 스타일이 제거된 영상을 비교하여 영상의 스타일을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 주어진 영상에서 스타일 벡터를 계산한 후 계산된 스타일 벡터를 이용하여 영상에 양방향 필터링을 적용한다. 이 때 영상의 경계 부분에서 스타일을 효과적으로 분리하는 방법과 다중 해상 처리 방법을 적용하여 다양한 크기와 방향의 스타일을 찾아낸다. 그 결과 주어진 영상에서 다양한 크기와 방향의 스타일을 제거하고 영상의 중요한 내용만을 효과적으로 나타낸다.

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영상 디스타일화 (Image Destylization)

  • 이현준;이승용
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.7-10
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    • 2007
  • 본 논문에서는 주어진 영상을 필터링하여 영상의 스타일을 제거하는 방법을 제시한다. 스타일이 제거된 영상은 영상분류, 특징점 인식, 영상 분할 등의 다양한 용도에 쓰일 수 있다. 또한 원래 영상과 스타일이 제거된 영상을 비교하여 영상의 스타일을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 주어진 영상에서 스타일 벡터를 계산한 후 계산된 스타일벡터를 이용하여 영상에 양방향 필터링을 적용한다. 이 때 영상의 경계 부분에서 스타일을 효과적으로 분리하는 방법과 다중 해상 처리 방법을 적용하여 다양한 크기와 방향의 스타일을 찾아낸다. 그 결과 주어진 영상에서 다양한 크기와 방향의 스타일을 제거하고 영상의 중요한 내용만을 효과적으로 나타낸다.

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MSER을 이용한 다중 스케일 영상 분할과 응용 (Multi-scale Image Segmentation Using MSER and its Application)

  • 이진선;오일석
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.11-21
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    • 2014
  • 다중 스케일 영상 분할은 영상 스타일링과 의료진단과 같은 여러 응용에서 매우 중요하다. 이 논문은 다중 스케일 구조를 확보하며 안정적이고 효율적인 MSER에 기반을 둔 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 영상에서 MSER를 수집한 후, 이것들을 특정한 순서대로 영상에 다시 그려 넣음으로써 영상을 분할한다. 영상 경계를 평활화하고 잡음을 제거하기 위한 계층적 모폴로지 연산을 제안한다. 알고리즘의 다중 스케일 특성을 보이기 위해, 여러 종류의 상세 단계 제어의 효과를 영상 스타일링에 적용한다. 제안한 기법은 이러한 효과를 시간이 많이 걸리는 다중 가우시언 평활화없이 수행한다. 분할 품질과 계산 시간 측면에서 민쉬프트-기반 Edison 시스템과 비교 결과를 제시한다.

Mean Shift Segmentation을 이용한 수채화 스타일 변환 기법 (Retouching Method for Watercolor Painting Style Using Mean Shift Segmentation)

  • 이상걸;김철기;차의영
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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    • pp.433-434
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    • 2010
  • 본 논문에서는 영상처리에서 많이 사용하는 bilateral filtering과 mean shift segmentation을 이용하여 일반적인 사진을 수채화 스타일로 변환하는 기법에 대하여 제안한다. 먼저 bilateral filtering을 이용하여 사진의 외곽선 부분은 보존하면서 고주파 성분을 약화시키도록 한다. 그리고 bilateral filtering된 영상에서 mean shift segmentation을 수행하여 수채화 스타일의 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안하는 기법으로 다양한 사진에 대하여 실험한 결과 수채화 스타일로 잘 변화되는 것을 확인하였으며 특히 주광에서 촬영한 풍경 사진들에 대하여 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

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스타일링을 위한 스마트 미러 (Smart Mirror for Styling)

  • 강수빈;권승하;김윤호;이수익;한영오
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.1271-1278
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    • 2021
  • 본 논문에서는 얼굴인식을 통해 가상으로 사용자의 얼굴에 안경 및 헤어 스타일을 선택하여 체험하고 날씨별 옷차림을 추천하여 다양한 스타일을 가이드하는 스마트 미러를 구현하였다. 또한 영상을 시청하는 동시에 화면을 보면서 메이크업이 가능하다. 그리고 라즈베리파이, 아크릴판, 하프 미러 필름을 사용하여 기존의 스마트 미러의 비용을 절감하였다. 날씨, 날짜, 달력, 뉴스 등의 기본 정보도 추가하였으며, 터치스크린을 사용함으로써 사용자의 편의를 증대하였다.

샤프닝과 블러링 필터를 이용한 연필 해칭 효과 (Pencil Hatching Effect using Sharpening and Blurring Spatial Filter)

  • 마장열;용한순;박진완;윤경현
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.8-12
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    • 2005
  • 본 연구에서는 영상에 간단한 공간 필터를 적용하여 연필 해칭 효과를 갖는 영상을 만들어 내는 방법을 제안한다. 해칭 스타일의 톤 생성을 위하여 모션 블러링을 이용해서 입력 영상에 방향성을 주고, 샤프닝과 블러링으로 연필 해칭 효과를 만들어 낸다. 이렇게 만들어진 영상은 영상 전체에 같은 방향으로 해칭한 것 같은 효과를 가진다. 모션 블러링을 각기 다른 방향으로 적용한 영상들을 합성하면 크로스 해칭의 효과를 만들 수 있다. 여기에 소벨 필터를 사용해서 원본 영상의 에지를 검출해서 함께 합성하여 해칭을 이용한 연필화를 생성한다.

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딥러닝 학습용 집적화된 데이터 증강 자동화 도구 개발 (Development of integrated data augmentation automation tools for deep learning)

  • 장찬호;이서영;박구만
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.283-286
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    • 2021
  • 4차 산업혁명을 맞이해 최근 산업 및 기술 영역에서는 인공지능을 이용한 생산력 향상, 자동화 등 딥러닝의 보편화가 빠르게 진행되고 있다. 또한, 딥러닝의 성능을 도출하기 위해서는 수많은 양의 학습용 데이터가 필요하며 그 데이터의 양은 딥러닝 모델의 성능과 정비례한다. 이에 본 작품은 최신형 영상처리 Library인 Albumentations를 이용하여 영상처리 알고리즘을 이용하여 이미지를 증강하고, 이미지 데이터 크롤링 기능을 통해 Web에서 영상 데이터를 수집을 자동화하며, Label Pix를 연동하여 수집한 데이터를 라벨링 한다. 더 나아가 라벨링 된 데이터의 증강까지 포함하여 다양한 증강 자동화를 한 인터페이스에 집적시켜 딥러닝 모델을 생성할 때 데이터 수집과 전처리를 수월하게 한다. 또한, Neural Net 기반의 AdaIN Transfer를 이용하여 이미지를 개별적으로 학습하지 않고 Real time으로 이미지의 스타일을 옮겨올 수 있도록 하여 그림 데이터의 부족 현상을 해결한다.

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R 시스템에서 협업 필터링과 K-NN 을 이용한 미국 드라마 추천 시스템 (American Drama Recommendation System using Collaborative Filtering and K-NN in R System)

  • 주완수;이한형;일홈존;박두순
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.44-47
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    • 2019
  • 스마트 폰과 태블릿 PC를 이용하여 실시간 영상 재생 서비스(OTT: Over The Top)를 이용하는 사람들이 폭발적으로 증가하고 있다. 그에 따라 실시간 영상 재생 서비스를 즐길 수 있는 수많은 콘텐츠들이 증가하고 있다. 이에 따라 사용자는 자신의 취향에 맞는 드라마가 어떤 드라마인지 찾기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자 스타일에 가장 적합한 미국 드라마 추천 시스템을 제안하기 위하여 선호 장르 2개, 연령대, 성별, 미국인 여부를 이용하여 유클리드 방법으로 유사도를 계산하고 협업 필터링 방법을 적용하여 드라마를 추천하는 시스템을 R을 이용하여 구현하였다.

이차원 영상의 라인 드로잉 (Line Drawings from 2D Images)

  • 손민정;이승용
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제34권12호
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    • pp.665-682
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    • 2007
  • 라인 드로잉은 적은 표현으로 물체에 대찬 많은 정보를 줄 수 있다는 점 때문에 비사실적 렌더링 분야에서 중요시되고 있다. 하지만 라인 드로잉에 대한 연구는 이차원 영상에 비해 물체에 대한 정보가 충분한 삼차원 모델을 대상으로 주로 이루어졌다. 본 논문에서는 이차원 영상을 라인 드로잉 형태로 표현하는 효과적인 방법을 제시한다. 이를 위한 알고리즘은 크게 필터링, 선 연결, 스타일화 세 단계로 나뉜다. 필터링 단계에서는 영상의 어느 부분에 선이 그려질지를 우도 함수를 이용하여 예상한다. 선 연결 단계에서 필터링 결과를 클러스터링 및 그래프 검색을 이용하여 연결, 라인 스트로크들을 찾아낸다. 마지막 스타일화 단계에서는 찾아낸 라인 스트로크들을 곡선 근사, 텍스쳐 매핑 등을 이용하여 여러 비사실적 렌더링 형태로 표현한다. 이러한 방법을 이용하여 실제 이차원 영상에서 라인 스트로크를 얻고, 디테일 제어를 적용하여 여러 가지 원하는 스타일의 라인 드로잉을 만들 수 있다.