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GANs(Generative Adversarial Networks)를 활용한 모션캡처 이미지의 hole-filling 기법 연구

Study on hole-filling technique of motion capture images using GANs (Generative Adversarial Networks)

한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회, 2019 May 23, 2019년, pp.160 - 161  

신광성 (원광대학교) ,  신성윤 (군산대학교)

초록
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3차원 객체를 모델링 하기 위한 방법으로 3D 스캐너를 이용하는 방법과 모션캡처 시스템을 이용하는 방법 그리고 키넥트(Kinect) 시스템을 이용하는 방법 등이 있다. 이러한 방법을 통해 3차원 객체를 생성하는 과정에서 가려짐에 의해 촬영되지 않는 부분이 발생한다. 완벽한 3차원 객체를 구현하기 위해서는 가려진 부분을 임의로 채워줘야 하는 상황이 발생한다. 다양한 영상처리 방법을 통해 가져져 촬영되지 않은 부분을 메우는 기법이 존재한다. 본 연구에서는 보다 자연스러운 hole filling을 위한 방법으로 비지도기계학습의 최신 트렌드인 GANs를 이용한 방법을 제안한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As a method for modeling a three-dimensional object, there are a method using a 3D scanner, a method using a motion capture system, and a method using a Kinect system. Through this method, a portion that is not captured due to occlusion occurs in the process of creating a three-dimensional object. I...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존 연구방법들과의 결과 비교를 위해 survey를 통한 정성적 방법, physiological 정량적 방법에 의해 자연스러움의 정도를 측정하여 성능 평가가 가능하도록 한다. 본 연구는 기계학습을 이용한 학습기반 영상처리 기법에 대한 연구로 기계학습을 이용하여 인간의 인지수준에 근접한 표현에 대한 측량을 정성적인 방법과 정략적인 방법을 통해 측정하기 위해 시도되었다. GANs를 이용하여 이미지의 임의 생성이 가능하기 때문에 많은 분야에서 응용이 가능할 것으로 보인다.
  • 본 연구에서는 완벽한 3D 홀로그램 콘텐츠를 생성하기 위해 생성적 적대 신경망(GANs-Generative Adversarial Networks)을 이용하여 가려진 부분을 자연스럽게 복원하는 연구를 수행한다.
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