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NTIS 바로가기주관연구기관 | 상명대학교 SangMyung University |
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연구책임자 | 민경하 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-06 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO201900023382 |
과제고유번호 | 1345262410 |
사업명 | 개인기초연구(교육부) |
DB 구축일자 | 2020-08-01 |
키워드 | 아트 영상.아트 영상 평가.픽셀 아트.아트 영상 생성.아트 영상 데이터셋.CNN.saliency.deconvNet.uncertainty. |
□ 연구개요
• 심층 학습 기술을 적용해서 아트 효과에 대한 정량적 평가 모델을 구현하고 이를 이용해서 아트 효과를 생성하는 기술을 개발함.
• DenseNet을 기반으로 인식 모델을 설계하고 saliency를 계산하여 영상을 적절한 patch로 분할한 후에 이 patch들에서 수집된 정보를 분석해서 미술 도구를 판단하는 기술을 개발함.
• DeconvNet 구조를 적용해서 영상을 압축하고 복원하는 모델을 구현하고, 이 모델에 대해서 픽셀 아트 영상을 적용해서 학습함으로써 픽셀 아트 효과를 생성하는 기술을 구현함.<
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