StarGAN v2를 이용한 동양인 얼굴 합성 이미지 생성 모델 설계

Q: 이 논문에서 정의한 StarGAN v2란 무엇인가?

단일 생성기와 스타일 인코더를 활용하여 여러 도메인에 대한 이미지 스타일 변환을 가능하게 하는 기술이다. 본 연구에서는 이를 통해 동양인 얼굴의 이목구비, 얼굴형, 헤어스타일 등의 특징을 추출하고 결합하여 실제와 유사한 새로운 합성 이미지를 생성하는 모델로 정의한다.

Q: StarGAN v2를 활용한 동양인 얼굴 합성 모델의 성능과 효과는 어떠한가?

연구 결과, 7만 장의 동양인 얼굴 데이터 세트를 학습시킨 모델은 평균 88.95%의 평가지표 정확도를 기록하였다. 결론적으로 생성된 이미지가 실사 이미지와 매우 유사함을 확인하였으며, 이는 향후 자연스러운 얼굴 변화 및 헤어스타일 변환 연구에 활용될 수 있다.

곽영후; 김현빈; 강정화; 김재현

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 곽영후 (아주대학교) 김현빈 (아주대학교) 강정화 (아주대학교) 김재현 (아주대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 추계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2021.11

수록면: 981 - 982 (2page)

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본 논문은 generative adversarial networks (GAN) 기술에서 최근 연구 및 제안된 StarGAN v2 알고리즘을 활용하여 동양인 얼굴의 합성 이미지를 생성하는 모델을 설계한다. 연구에 사용되지 않은 동양인 얼굴 데이터 세트를 Google과 Bing에서 크롤링 ... 전체 초록 보기

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