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초록·키워드
With the growing demand for webtoons, automated animation-to-webtoon conversion technologies have become a key research focus. Traditional manual workflows are time-consuming and costly, and the diversity of animation styles complicates efficient keyframe extraction.
This study classifies animations into three styles character-based, realistic, and keyword-driven and proposes specialized keyframe extraction algorithms for each. Techniques include brightness-based K-means clustering with bounding boxes, facial expression analysis via Mediapipe Face Mesh, and semantic matching using CLIP.
The proposed system enhances webtoon production by supporting diverse styles and minimizing manual work.
This study classifies animations into three styles character-based, realistic, and keyword-driven and proposes specialized keyframe extraction algorithms for each. Techniques include brightness-based K-means clustering with bounding boxes, facial expression analysis via Mediapipe Face Mesh, and semantic matching using CLIP.
The proposed system enhances webtoon production by supporting diverse styles and minimizing manual work.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093765853
