Acknowledgement
This work was supported by a grant from the National Research Foundation of Korea (NRF) funded by the Korean government (MSIT) (No. 2018R1C1B6007230).
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2021.06a
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- Pages.324-326
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- 2021
Comparison of Machine Learning Models for Image Classification on Composite Images
합성 이미지에 대한 기존 머신 러닝 이미지 분류 모델의 성능 비교
- Jeong, YoonJin (Department of Computer Science and Engineering Seoul National University of Science and Technology) ;
- Han, Ji-Hyeong (Department of Computer Science and Engineering Seoul National University of Science and Technology)
- Published : 2021.06.23
Abstract
증강현실은 현실 공간에 가상의 객체를 합성한 영상을 생성하는 기술이다. 증강현실 기술에 대한 지속적인 수요 증가와 기술 발전이 이루어져 왔으며, 앞으로 사용자에게 현실을 기반으로 생성된 이질감이 느껴지지 않는 정교한 영상을 제공할 수 있으리라 기대할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실 기술로 생성된 합성 영상이 정교한 영상임을 판단할 수 있는 객관적인 기준을 마련하기 위해 기존의 머신 러닝 기반의 이미지 분류 모델들로 합성 이미지 예측에 대한 실험을 진행하고 그 결과를 비교한다.
Keywords