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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
예술과미디어학회 예술과 미디어 예술과 미디어 제9권 제2호
발행연도
2010.1
수록면
109 - 117 (9page)

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We propose a new photomosaics method using principle components of candidate photo set. PCA(Principle Component Analysis) reduces dimensions of non-intuitive high dimension data set and allows us to deal the data set more easily. Principle component is a good direction of a basis representing each data according to its distribution. Two data projected onto a certain principal component are similar if their projected position are similar. More principle components provide more accurate comparison between data. We selected the most similar candidate photo to an input photo tile using properties of PCA. Unlike most previous photomosaics methods,photomosaics author can choose candidate photo set and manipulate the number of principle components to change mood of the result of his work. For more active making of photomoasics, we expend room for intervention of author's opinions and propose a method to make various results by a simple way.
#Photomosaics #Principle Component Analysis #Real-time Rendering

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참고문헌 (13)

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A. W. Klein / 2002 / Video Mosaics / NPAR '02: Proceedings of the 2nd International Symposium on Non-photorealistic Animation and Rendering : 21 ~ 28 google schola Adam Finkelstein / 1998 / Image Mosaics / Lecture Notes in Computer Science 1375 : 11 ~ 22 google schola D. Cantone / 2005 / Antipole tree indexing to support range search and k-nearest neighbor search in metric spaces / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 17 (4 google schola G. D. Blasi / 2005 / Fast Photomosaic / WSCG '05: Poster Proceedings of the 13th International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision google schola I. T. Jolliffe / 1986 / Principal Component Analysis / Springer-Verlag google schola

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