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학술저널
저자정보
김한동 (상명대학교) 한종대 (상명대학교) 양희경 (상명대학교) 민경하 (상명대학교)
저널정보
한국게임학회 한국게임학회 논문지 한국게임학회 논문지 제21권 제3호
발행연도
2021.6
수록면
13 - 23 (11page)
DOI
10.7583/JKGS.2021.21.3.13

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본 논문은 게임 캐릭터 얼굴 일러스트레이션에 적용할 수 있는 안면 회전 기술(Face rotation) 기술을 제안한다. 기존의 진행된 연구들은 실제 사람의 얼굴 데이터에 대해서로 데이터를 한정하였으며 방대한 양의 데이터를 필요로 하였고 합성된 결과물이 좋지 못한 문제가 있었다. 본 논문에서는 기존 연구들의 존재하는 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 도입하였다. 첫째, 입력 이미지가 갖고 있는 특징을 입힌 3D 모델을 회전시키고 다시 2D 이미지로 렌더링하여 학습 및 평가에 필요한 데이터 셋을 구축하였다. 둘째, 3D 모델을 통해 구축된 데이터에서 다양한 각도의 특징을 학습할 수 있는 적대적 생성 모델(Generative Adversarial Networks)을 설계하여 입력된 이미지를 원하는 각도로 합성할 수 있다. 논문에서는 실제 게임캐릭터 얼굴 일러스트레이션 합성 결과를 제시한다. 합성 결과를 통해 논문에서 제안하는 방법이 잘 동작함을 확인할 수 있다.
#Game illustration(게임 일러스트레이션) #Deep learning(심층 학습)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법론
4. 구현 및 결과
5. 결과 분석
6. 결과 및 향후 연구 계획
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
I.Goodfellow / 2014 / Generative adversarial networks / Advances in Neural Information Processing Systems 27 google schola T.Hassner / 2015 / Effective face frontalization in unconstrained images / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :4295~4303 google schola Z.Xiangyu / 2015 / High-fidelity pose and expression normalization for face recognition in the wild / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :787~796 google schola J. Moniz / 2018 / Unsupervised depth estimation, 3d face rotation and replacement / arXiv preprint arXiv:1803.09202 google schola T.Luan / 2017 / Disentangled represerntation learning gan for pose-invariant face recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :1415~1424 google schola

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