• 제목/요약/키워드: Sketch Images

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의복의 2D 도식화, 3D 가상착의, 실제착의 외관 평가 비교 -20~30대 중국인 평가를 중심으로- (A Comparison on Clothing Appearance of 2D Flat Sketch, 3D Virtual Clothing and Real Clothing -Based on the Evaluation of Chinese in Their 20s and 30s-)

  • 왕설영;권채령;김동은
    • 한국의류학회지
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    • 제44권2호
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    • pp.193-208
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    • 2020
  • This study investigated similarities and differences between 2D flat sketch, 3D virtual clothing and real clothing images. Flat sketch, 3D virtual clothing, and real clothing images of T-shirts and dresses were made. Questionnaires were prepared for fit evaluation, sensory evaluation, and location evaluation. A survey of 440 questionnaires was collected from Chinese women in their 20s and 30s. As results of the sensibility evaluation, 3D virtual clothing expressed real clothing images slightly more similar than a 2D flat sketch. As results of the fit evaluation of the dresses, 2D flat sketch and 3D virtual clothing were rated as slightly longer/wider, and real clothing images were rated as slightly shorter/narrower. The results suggested that presenting 3D images with avatars as 3D virtual clothing images will provide more accurate fit evaluation results. This study presented possibilities and methods for apparel companies to utilize 3D system as an effective apparel production tool.

DIP 연산자를 이용한 컬러 스케치 영상 생성 (Generation of Color Sketch Images Using DIP Operator)

  • 소현주;장익훈;김지홍
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권7호
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    • pp.947-952
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    • 2009
  • 본 논문에서는 DIP 연산자를 이용한 컬러 스케치 영상 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 입력 RGB 컬러 영상을 HSV 컬러 영상으로 변환한 다음 밝기 성분인 V 성분 영상에 DIP 연산자를 적용하여 V 성분 스케치 영상을 추출한다. 추출된 V 성분 스케치 영상은 시각적 편의를 위하여 반전과 대비 신장 과정을 거친다. S 성분 영상은 출력 컬러 스케치 영상의 컬러가 입력 영상의 컬러와 같으면서 약간 진하게 나타나도록 향상 과정을 거친다. 이들 S 성분 및 V 성분 영상들은 원래의 H 성분 영상과 함께 RGB 컬러 영상으로 변환되어 출력 컬러 스케치 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 영상에 대하여 원 영상의 컬러를 잘 살리면서 손으로 그린 스케치화와 유사한 컬러 스케치 영상을 생성함을 보여준다.

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스케치 기반 이미지 검색의 최신 연구 동향 (Recent advances in sketch based image retrieval: a survey)

  • 오세홍;석호식
    • 전기전자학회논문지
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    • 제28권2호
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    • pp.209-220
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    • 2024
  • 스케치는 직관적으로 정보를 표현할 수 있는 수단이나 실제 이미지와 비교하였을 때 추상화가 심하고 동일한 대상에 대한 스케치 임에도 변화가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 스케치에 기반한 이미지 인식에 도움이 되는 특성을 표현하기 어려웠는데, 딥뉴럴 모델의 발전은 이미지와 스케치라는 두 도메인에 공통으로 존재하는 특성을 발견할 수 있게 해 주었다. 본 논문에서는 스케치에 기반한 이미지 검색 기술의 최신 연구 동향을 소개한다. 이미지 검색 외에 스케치에 기반한 이미지 인식과 이미지 생성의 연구 동향도 함께 요약하였으며, 스케치 기반 연구에서 주로 활용되는 데이터셋 및 해당 데이터셋에 기반하여 측정한 검색 성능을 포함하였다.

A Sketch-based 3D Object Retrieval Approach for Augmented Reality Models Using Deep Learning

  • 지명근;전준철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.33-43
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    • 2020
  • Retrieving a 3D model from a 3D database and augmenting the retrieved model in the Augmented Reality system simultaneously became an issue in developing the plausible AR environments in a convenient fashion. It is considered that the sketch-based 3D object retrieval is an intuitive way for searching 3D objects based on human-drawn sketches as query. In this paper, we propose a novel deep learning based approach of retrieving a sketch-based 3D object as for an Augmented Reality Model. For this work, we introduce a new method which uses Sketch CNN, Wasserstein CNN and Wasserstein center loss for retrieving a sketch-based 3D object. Especially, Wasserstein center loss is used for learning the center of each object category and reducing the Wasserstein distance between center and features of the same category. The proposed 3D object retrieval and augmentation consist of three major steps as follows. Firstly, Wasserstein CNN extracts 2D images taken from various directions of 3D object using CNN, and extracts features of 3D data by computing the Wasserstein barycenters of features of each image. Secondly, the features of the sketch are extracted using a separate Sketch CNN. Finally, we adopt sketch-based object matching method to localize the natural marker of the images to register a 3D virtual object in AR system. Using the detected marker, the retrieved 3D virtual object is augmented in AR system automatically. By the experiments, we prove that the proposed method is efficiency for retrieving and augmenting objects.

칼라스케치 특징점 추출을 위한 퍼지 멤버쉽 함수의 신경회로망 학습 (An Artificial Neural Network Learning Fuzzy Membership Functions for Extracting Color Sketch Features)

  • 조성목;조옥래
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.11-20
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    • 2006
  • 본 논문에서는 칼라 영상의 스케치 특징점을 추출하기 위해 퍼지신경회로망을 이용하는 방법에 대하여 설명한다. 이 신경회로망은 스케치 특징점 추출을 위한 퍼지 소속함수를 학습시킴으로써 적절한 국부 임계 치를 획득할 수 있도록 구성된다. 제안한 퍼지신경회로망의 입출력 소속함수는 표준영상으로부터 추출된 최적의 특징점 추출결과를 기반으로 구성하여 학습 데이타로 사용된다. 학습에 사용된 퍼지입력변수는 디지털 영상에서의 특징점 추출 시 국부영역 밝기를 잘 반영할 뿐만 아니라 특징점 추출성능이 매우 우수한 특성이 있으며, 이들 입력변수의 소속함수를 신경회로망으로 학습시킴으로써 매우 효과적이고 신속하게 스케치 특징점들을 추출할 수 있다. 실험결과, 소속함수로 학습된 신경회로망으로부터 얻어진 임계치를 사용한 특징점 추출이 다양한 영상에 대하여 매우 우수함을 보였다.

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실내 공간 형상화를 위한 아이디어 표현 방법에 관한 연구 (A Study on Presentation Methods for Formation Ideas of Interior Spaces)

  • 이종란
    • 한국디지털건축인테리어학회논문집
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    • 제6권2호
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    • pp.17-23
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    • 2006
  • The purpose of this study was to investigate how student felt the strengths and shortness of presentation methods for formation of interior spaces. For this study, the process of the interior architecture design class was divided into three stages: the programming. the design development, and the design completion. In the design development stage, students used presentation methods: hand sketch, scale model, computer modeling, and virtual realty. The strengths of hand sketch was that quick expression. Models provided three-dimensional feelings. Computer modelling provide realistic color and texture. Virtual reality provided three-dimensional immersion and real scale. It is effective that students collect brain storm images using quick hand sketch in the beginning of design development stage. After that, they compose interior spaces in study models with small scale. Watching the models, they design details of spaces by using hand sketch and computer modelling. Using virtual reality, they can check the scale and circulation. Finally, they complete computer modelling by texture mapping and check the final design in virtual reality.

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스케치 질의를 통한 웹기반 영상 검색과 분류 시스템 (Web-based Image Retrieval and Classification System using Sketch Query)

  • 이상봉;고병철;변혜란
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제30권7_8호
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    • pp.703-712
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    • 2003
  • 디지털 기술의 발달과 인터넷의 대중화에 더불어 영상데이타의 생산과 교환이 더 자유로워짐에 따라 디지털 도서관, 영상처리, 데이타베이스 시스템과 같은 연구분야에서 내용기반 영상검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 일반적으로 ´영상에 의한 질의´의 경우 사용자가 마음에 드는 영상이 없더라도 반듯이 진의 영상을 데이타베이스로부터 선택해야 하지만, ´스케치에 의한 질의´는 사용자의 생각에 따라 영상온 그림으로 표현할 수 있으므로 최근에 가장 많이 사용되는 질의 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 스케치 진의와 영상 분류 방법을 이용하는 사바 기반의 영상검색 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 유사영상을 검색하기 위해 영상으로부터 색상 히스토그램과 Haar-웨이블릿 계수를 사용하고, leave-one-out 방법을 이용하여 영상을 분류하도록 하였다. 본 논문에서는 사진-그림, 자연 도시 등의 영상 분류론 통해 영상의 의미정보를 추출할 수 있을 뿐 아니라, 사용자 질의 영상을 분류하여, 질의 영상이 갖고 있는 의미공간으로 검색 공간을 축소하여 검색 시간을 단축시키는 효율성을 얻을 수 있었다.

조명 시뮬레이션을 위한 측광데이터의 생성과 적용 (A Study on the Generation and Application of Photometric Data for Lighting Simulation)

  • 홍승대
    • 한국디지털건축인테리어학회논문집
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    • 제6권2호
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    • pp.25-30
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    • 2006
  • The purpose of this study was to investigate how student felt the strengths and shortness of presentation methods for formation of interior spaces. For this study, the process of the interior architecture design class was divided into three stages: the programming. the design development, and the design completion. In the design development stage, students used presentation methods: hand sketch, scale model, computer modeling, and virtual realty. The strengths of hand sketch was that quick expression. Models provided three-dimensional feelings. Computer modelling provide realistic color and texture. Virtual reality provided three-dimensional immersion and real scale. It is effective that students collect brain storm images using quick hand sketch in the beginning of design development stage. After that, they compose interior spaces in study models with small scale. Watching the models, they design details of spaces by using hand sketch and computer modelling. Using virtual reality, they can check the scale and circulation. Finally, they complete computer modelling by texture mapping and check the final design in virtual reality.

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A Lightweight Deep Learning Model for Text Detection in Fashion Design Sketch Images for Digital Transformation

  • Ju-Seok Shin;Hyun-Woo Kang
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권10호
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    • pp.17-25
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    • 2023
  • 본 논문에서는 의류 디자인 도면 이미지의 글자 검출을 위한 경량화된 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 최근 의류 디자인 산업에서 Digital Transformation의 중요성이 대두되면서, 디지털 도구를 활용한 의류 디자인 도면 작성이 강조되고 있으며, 디지털화된 의류 디자인 도면의 활용 가능성을 고려할 때, 도면에서 글자 검출과 인식이 중요한 첫 단계로 간주된다. 이 연구에서는 기존의 글자 검출 딥러닝 모델을 기반으로 의류 도면 이미지의 특수성을 고려하여 경량화된 네트워크를 설계하였으며, 별도로 수집한 의류 도면 데이터 셋을 추가하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 실험 결과, 제안한 딥러닝 모델은 의류 도면 이미지에서 기존 글자 검출 모델보다 약 20% 높은 성능을 보였다. 따라서 이 논문은 딥러닝 모델의 최적화와 특수한 글자 정보 검출 등의 연구를 통해 의류 디자인 분야에서의 Digital Transformation에 기여할 것으로 기대한다.

예제 이미지와 사용자 스케치 질의에 의한 웹 기반 이미지 검색 시스템 (Web based Image Retrieval system using User Sketch and Example Image Queries)

  • 황병곤
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.26-31
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    • 2004
  • 최근에 웹의 폭발적 사용의 증가에 따라, WWW에서 많은 정보를 좀 더 손쉽게 획득할 수 있다. 본 논문에서 H에서 웹 에이전트를 사용하여 이미지를 검색하는 일반적인 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 웹 에이전트는 웹 상에서 HTML문서에 나타나는 텍스트 중 이미지 이름이나 링크에 붙어 있는 이미지를 의미하는 텍스트를 추출한다. 제안된 시스템은 웹 브라우저에서 사용자의 스케치와 예제 이미지 질의를 이용하여 데이터베이스에 있는 이미지를 검색하는 방법을 제시하여 실험결과를 통해서 질의 효율성을 나타내었다.

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