2019년 추계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
심층학습을 이용한 부족한 이미지 자동 생성 |
| 영문제목(English Title) |
Automatic creation of insufficient images using deep learning |
| 저자(Author) |
엄준목
성은산
김현태
Jun-mog Eom
Eun-san Seong
Hyun-tae Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 02 PP. 0665 ~ 0667 (2019. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
심층학습 방법은 수많은 양의 데이터를 필요로 한다. 그러나 현실적으로 단시간내에 그렇게 많은 데이터를 확보하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 필요로하는 유형의 이미지 데이터와 유사한 이미지를 생성하는 방법에 대한 것이며, 얼굴 영상 데이터셋을 이용하여 새로운 얼굴 이미지를 심층학습 방법으로 생성하는 방법을 소개한다. 사용한 심층학습 방법은 DCGAN이며, 이를 적용하여 보다 자연스러운 이미지 데이터를 생성할 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
Deep learning methods require large amounts of data. However, in reality, it is very difficult to obtain so much data in a short time. In this paper, we present a method of generating an image similar to the type of image data that is needed, and introduce a method of creating a new face image by deep learning method using the face image data set. The deep learning method used was DCGAN, which was applied to generate more natural image data. |
| 키워드(Keyword) |
Deep learning
data generation
smart factory
GAN
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