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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.12
- 발행연도
- 2016.12
- 수록면
- 1,356 - 1,364 (9page)
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본 논문에서는 딥러닝 기법 중 하나인 deep convolutional neural network (DCNN)을 이용하여 영상의 구도를 개선하는 방법을 제시한다. 기존의 구도 개선 방법들은 영상의 주요 물체의 위치를 바탕으로 한 구도 평가 점수를 정의한 뒤 최적화를 통해 평가 점수를 향상시키는 방향으로 영상을 개선한다. 이는 계산량이 많고 기존 주요 물체 검출 알고리즘의 성능에 종속적이기 때문에 영상에 따라 구도 개선이 제대로 수행되지 않는 경우가 존재한다. 본 논문에서는 영상의 특징 추출에 뛰어난 성능을 보이는 DCNN을 이용해 영상을 반복적으로 크롭하여 미학적으로 구도가 개선된 영상을 얻는 방법을 제안한다. 실험 결과 및 사용자 평가를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 주어진 영상을 특정 구도 가이드라인(삼분할법, 주요 물체의 크기 등)을 따르도록 자동으로 크롭한다는 것을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 구도 가이드라인
4. CNN을 이용한 영상 구도 개선
5. 실험 결과
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - L. Liu / 2010 / Optimizing photo composition / Computer Graphics Forum 29 (2) : 469 ~ 478
[학술지(정기간행물)] - Y. Jin / 2012 / Aesthetic photo composition by optimal crop-and-warp / Computers & Graphics : 955 ~ 965
[학술대회논문] - R. Zhao / 2015 / Saliency detection by multi-context deep learning / Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) : 1265 ~ 1274
[학술대회논문] - D. Yoo / 2015 / Attentionnet: Aggregating weak directions for accurate object detection / Proc. IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV) : 2659 ~ 2667
[단행본] - B. Martinez / 1995 / Visual forces: an introduction to design / Pearson College Division
[학술지(정기간행물)] - Y. Jin / 2012 / Aesthetic photo composition by optimal crop-and-warp / Computers & Graphics : 955 ~ 965
[학술대회논문] - R. Zhao / 2015 / Saliency detection by multi-context deep learning / Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) : 1265 ~ 1274
[학술대회논문] - D. Yoo / 2015 / Attentionnet: Aggregating weak directions for accurate object detection / Proc. IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV) : 2659 ~ 2667
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