합성 이미지에 대한 기존 머신 러닝 이미지 분류 모델의 성능 비교

Comparison of Machine Learning Models for Image Classification on Composite Images

  • 정윤진 (서울과학기술대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 한지형 (서울과학기술대학교 컴퓨터공학과)
  • 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)
  • 발행 : 2021.06.23

초록

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.

키워드

과제정보

This work was supported by a grant from the National Research Foundation of Korea (NRF) funded by the Korean government (MSIT) (No. 2018R1C1B6007230).