인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 TECHART: Journal of Arts and Imaging Science TECHART: Journal of Arts and Imaging Science Vol.8 No.2
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 5 - 8 (4page)
- DOI
- 10.15323/techart.2021.5.8.2.5
이용수
초록· 키워드
In this paper, we present a style transfer-based artwork using deep learning. Our proposed artwork aims to perform a different style transfer to the foreground and background using images of different styles. The framework of our proposed artwork comprises three steps: i) human detection and segmentation, ii) style transfer to the human and background regions, and iii) fusion of the style-transferred result images. The resultant style transferred image is preserved the content of the original image while changing the original style with the target style. The proposed artwork can provide a different artistic effect and style with an esthetic sense to human and background regions using different style images.
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
목차
- Abstract
- 1. Introduction
- 2. Proposed Artwork
- 3. Experimental Results
- 4. Conclusion
- References
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-688-001727755
