• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.1-8
• /
• 2014

스마트폰의 전면 및 후면 카메라를 이용하여 동시에 획득한 전경 이미지와 배경 이미지에서, 전경 이미지의 일부분인 전경 물체를 추출하여 배경 이미지에 합성하는 방법을 제시한다. 최근의 고사양 스마트폰은 대개 두 개의 카메라를 가지고 있고, 사진을 촬영하는 과정에서 미리보기 화면을 제공한다. 전면 카메라로부터 전경 이미지를 획득하는 과정에서 미리보기 화면의 비디오에 대한 옵티컬 플로우를 이용하여 전경 물체를 추출한다. 추출된 전경 물체와 배경 화면을 단순히 합성한 후, 전경 물체와 배경화면의 경계에서 가중치 경계 블렌딩을 이용하여 시각적으로 부드러운 경계를 갖는 합성을 수행한다. 화소 수준의 조밀한 옵티컬 플로우의 계산은 고사양의 스마트폰에서도 상당히 느리기 때문에, 전경 물체 추출을 위한 마스크의 계산을 저해상도에서 수행하여 계산시간을 크게 절약할 수 있다. 실험적 결과에 의하면 제안하는 방법은 더 적은 계산 시간을 사용하며, 널리 사용되는 Poisson 이미지 합성 방법에 비하여 시각적으로 더 우수한 결과를 얻을 수 있다. 제안하는 방법은 Poisson 이미지 합성 방법에서 자주 관찰되는 색 번짐 결점을 가중치 경계 블렌딩을 이용하여 제한적인 수준에서 극복할 수 있다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
• /
• pp.164.2-164.2
• /
• 2016

수산화인회석(Hydroxyapatite)는 뼈와 이빨의 무기물의 주성분으로서 칼슘과 인산염으로 구성된다. 본 연구에서는 특정 농도의 염기조건 (10 M NaOH)에서 수열합성법 (hydrothermal method)을 이용하여 수산 화인회석을 합성하였다. 합성된 샘플은 XRD 패턴 및 TEM 이미지 분석을 통하여 단결정성과 일정한 형태를 지닌 수산화인회석이 합성된 것을 확인하였다. 수산화인회석의 표면에 루테늄을 도입하기 위하여 이온교환 반응 과 열처리 과정을 이용하였다. 도입된 루테늄 나노 입자는 TEM 이미지 분석을 통하여 확인하였으며, 일차알콜과 이차알콜등의 유기 산화반응에 촉매로서 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권8호
• /
• pp.1136-1141
• /
• 2022

코로나19 팬데믹으로 인해 마스크 착용이 일상화되면서 마스크 착용 얼굴을 식별하는 얼굴인식 연구에 대한 중요도가 높아지고 있다. 안정된 얼굴인식 성능을 위해서는 인식 대상에 대한 풍부한 학습용 이미지 확보가 필요하지만 인물 별로 마스크 착용 얼굴 이미지를 다량 확보하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 동일 인물에 대해 마스크 미착용 얼굴 이미지와 마스크 착용 얼굴 이미지를 쌍으로 컨볼루션 오토인코더에 입력하여 얼굴과 마스크의 기하학적 관계를 학습한다. 학습이 완료된 컨볼루션 오토인코더는 학습에 사용되지 않은 새로운 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 자연스러운 형태로 합성해준다. 제안 방법은 고속으로 대량의 마스크 착용 얼굴 이미지를 생성할 수 있으며, 얼굴 특징점 추출에 기반하는 마스크 합성 방법에 비해 실용적이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
• /
• pp.69-70
• /
• 2021

본 논문은 PPM으로 관리되고 있는 자동차 부품 제조 공정에서 검사자의 육안검사 방법을 대체하기 위해 머신비전 및 CNN 기반 불량 검출 시스템으로 제안되었던 방식들의 단점을 개선하기 위하여 기존 머신 비전 기술에 합성곱 오토인코더 모델을 적용하여 단점을 해결하였다. 본 논문에서 제시한 오토인코더를 이용하는 방법은 정상 생산품의 이미지만으로 학습을 진행하고, 학습된 모델은 불량 부위가 포함된 이미지를 입력받아 정상 이미지로 출력한다. 이 방법을 사용하여 불량의 부위와 크기를 알 수 있었으며 불량 여부의 판단은 임계치에 의한 불량 부위의 화소 수 계산으로 판단하였다.

• 전자통신동향분석
• /
• 제39권3호
• /
• pp.107-115
• /
• 2024

Image synthesis has been remarkably developed in the computer vision domain and various researches have been proposed to generate realistic and high-resolution images. In particular, image-based virtual try-on is an application in fashion domain to simulate wearing clothes. Specifically, using input images of a fashion model and products, an realistic image of the model wearing the provided garments is synthesized. In this paper, we present a comprehensive review of technical trends in image-based virtual try-on technology. We first introduce relevant datasets and discuss their characteristics. Then, we categorize existing image synthesis methods into three main streams: warping-based methods, encoding-decoding-based methods, and diffusion-based methods. Finally, we explore other important research issues in the field of virtual try-on and analyze related researches aimed to tackling those challenges.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
• /
• pp.109-112
• /
• 2006

이미지 모자이크 기법은 한 번에 촬영 할 수 없는 큰 배경이나 사물을 부분적으로 촬영 한 후 이들을 조합하여 전체 배경이나 사물을 합성하는 기술이다. 이 기술은 주로 지형을 촬영한 항공사진을 조합하여 전체 영상을 얻는 용도로 사용되어왔다. 본 연구에서는 일반적인 스틸사진의 조합이 아닌 동영상으로 촬영된 영상물로부터 전체 배경을 합성하는 방법에 대한 것이다. 이를 위하여 먼저 비디오 프레임간의 공통적인 특징 점들을 추출하고 일치되는 점들을 찾아내었다. 이로부터 두 프레임간의 상대적인 좌표를 구한 후 이를 저장하였다. 마지막으로 합성 단계에서는 저장된 상대 좌표로부터 부분 이미지를 연결하여 전체 이미지를 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 근접 촬영이 필수인 협소공간의 고대 구조물의 육안 검사를 소형로봇 등의 원격 이동체에 실린 카메라로 수행하기 위한 용도에 응용될 수 있다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제12권1호
• /
• pp.128-140
• /
• 2024

딥페이크(Deepfake)란 다양한 인공지능 기술을 활용해 진짜와 같은 가짜를 만드는 영상 합성기술로, 가짜 뉴스 생성, 사기, 악의적인 도용 등에 활용되어 개인과 사회에게 심각한 혼란을 유발시키고 있다. 사회적 문제방지를 위해, 딥페이크로 생성된 이미지를 정교하게 분석하고 탐지하는 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 딥페이크로 생성된 가짜 이미지와 진짜 이미지에서 Saliency 특징을 각각 추출하고 분석하여 합성 후보 영역을 검출하며, 추출된 특징들을 중점으로 학습하여 최종적으로 딥페이크 이미지 탐지 모델을 구축하였다. 제안된 Saliency 기반의 딥페이크 탐지 모델은 합성된 이미지, 동영상 등의 딥페이크 검출 상황에서 공통적으로 사용될 수 있으며, 다양한 비교실험을 통해 본 논문의 제안 방법이 효과적임을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.85-92
• /
• 2022

본 논문에서는 라인 형태인 가닥(Strand) 지오메트리 이미지와 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, ConvNet 혹은 CNN)을 이용하여 저해상도 헤어 및 털 시뮬레이션을 고해상도로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 데이터 간의 쌍은 물리 기반 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 저해상도-고해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 헤어 가닥 형태의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 본 논문에서 제안하는 헤어 및 털 네트워크는 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링(Upscaling)시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 지오메트리 이미지가 고해상도 헤어로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 헤어의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로 이전 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.667-669
• /
• 2022

2차원 이미지를 통한 자세 추정의 경우 관절이 겹치거나 가려져 있는 등의 인식 저해 요소로 인하여 자세 추정 정확도가 감소하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GAN을 통해 2차원 이미지를 3차원으로 증강한 뒤 자세를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 2차원 이미지의 평면좌표 값에서 GAN을 통해 노이즈 벡터 z축 값과 피사체에 투영되는 빛의 방향 값을 반영한 3차원 이미지를 만든다. 이러한 이미지 합성 과정을 거친 후 DeepLabCut을 사용해 관절 좌표를 추출하고 자세 추정 및 분류를 진행한다. 이를 통해 2차원에서의 자세 추정 정확도 향상을 기대할 수 있으며, 향후 이를 기반한 이상행동 탐지 분야에서 적용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
• /
• pp.93-96
• /
• 2022

본 논문에서는 카메라 센서만을 이용하여 손바닥 사진을 촬영하고 추출된 데이터들을 합성하여 멀티 채널 이미지를 생성 및 분류 모델에 입력하여 신원을 확인하는 딥러닝 모델을 제안한다. 이 모델은 손바닥 사진이 입력되면 손바닥 및 손금 세그멘테이션을 이용하여 마스크 이미지를 추출하고 단일 채널로 구성된 이미지들을 멀티 채널 이미지로 합성/재구성하여 신원을 분류하는 딥러닝 모델이다. 이는 카메라 센서 외 다른 센서가 필요 없다는 장점을 가지고 있으며, 비접촉 신원 인식 시스템에 적용할 수 있다.