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문제 정의
- 그리하여 본 논문에서는 위와 같이 모양이나 색상을 이용한 특징정보를 이용할 수 없다. 그래서 본 논문에서는 특징정보 데이터와 이목구비 이미지와의 유사도를 계산하여 이미지 검색을 시도하였다. 본 논문에서 눈과 눈썹 이목구비 윤곽선의 유사도를 계산하기 위해 사용한 유사도 공식은 다음과 같다.
- 따라서, 본 논문에서는 검색 후보의 수를 줄여 검색 속도의 향상을 도모하고, 사진의 크기가 크지 않고, 이미지가 손상된 경우 유사도의 정확도가 낮을 수 있으므로 이를 보완하기 위해 이목구비를 각 이목구비별 특징정보에 따라 분류하는 분류방법을 제시하고자 한다.
- 본 논문에서 우리는 하나의 이미지에서 주출된 다수의 특징정보에 따라 어느 클래스에 해당하는지 분류해 낸다. 이 분류의 기준은 위 3.
- 본 논문에서는 검색후보의 수의 수를 줄여 속도의 향상을 도모하고, 사진의 크기가 크지 않고, 이미지가 손상되어 유사도의 정확도가 낮을 경우 이를 보완하기 위해 각 이목구비 형태를 특정 기준에 의해 분류하는 분류 방법을 제시하였다. 여기서 사용된 분류기준은 각 이목구비별 특징정보에 기초하여 얻어졌다.
- 본 논문에서는 웹상에서 사용되는 실사형 아바타를 자동으로 생성하는데 필요한 각 이목구비별 모양 특징정보 추출기법 및 분류기준을 제안하였다.
- 본 논문은 이렇게 수작업으로 이루어지고 있는 캐릭터 생성 작업을 자동화하기 위해 필요한 각 이목구비별 특징정보 및 특징정보 추출 방법, 그리고 각 구성요소별 분류기준에 관하여 언급한다.
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