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dc.contributor.author 유재필 ko
dc.contributor.author 손형석 ko
dc.contributor.author 조성현 ko
dc.contributor.author 이승용 ko
dc.date.accessioned 2018-08-29T05:51:59Z -
dc.date.available 2018-08-29T05:51:59Z -
dc.date.created 2018-08-22 -
dc.date.issued 2018-08 -
dc.identifier.citation 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.24, no.8, pp.405 - 409 -
dc.identifier.issn 2383-6318 -
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11750/9235 -
dc.description.abstract 본 논문은 딥러닝 모델 중 하나인 generative adversarial network (GAN)을 사용하여 글자특성이 고려된 초해상도 영상 복원 방법을 제시한다. 기존의 초해상도 영상 복원 방법은 일반적인 영상에 대한 특징들을 주로 학습하기 때문에 글자 영역의 복원에 대해서는 부족한 성능을 보인다. 글자 영상이 가지고 있는 특징은 일반 영상의 특징과 구분되므로 이를 별도로 처리하기 위한 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 데이터셋에 글자를 추가하고, 일반 영상에 대한 학습과 글자 영상에 대한 학습을 나누어 수행하여 글자 영역에 대해 개선된 초해상도 복원 방법을 제시한다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 글자가 포함된 영상에 대하여 복원의 품질이 향상되는 것을 보인다. -
dc.language Korean -
dc.publisher 한국정보과학회 -
dc.subject 영상 처리 -
dc.subject 초해상도 영상 -
dc.subject 딥러닝 -
dc.subject 생성적 적대 네트워크 -
dc.subject image processing -
dc.subject super-resolution -
dc.subject deep learning -
dc.subject generative adversarial network -
dc.title 생성적 적대 네트워크를 이용한 글자 특성이 고려된 초해상도 영상 복원 -
dc.title.alternative Image Super-Resolution with Text Handling Via Generative Adversairal Network -
dc.type Article -
dc.identifier.doi 10.5626/KTCP.2018.24.8.405 -
dc.type.local Article(Domestic) -
dc.type.rims ART -
dc.description.journalClass 2 -
dc.identifier.kciid ART002373568 -
dc.contributor.nonIdAuthor 유재필 -
dc.contributor.nonIdAuthor 손형석 -
dc.contributor.nonIdAuthor 이승용 -
dc.identifier.citationVolume 24 -
dc.identifier.citationNumber 8 -
dc.identifier.citationStartPage 405 -
dc.identifier.citationEndPage 409 -
dc.identifier.citationTitle 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 -
dc.description.isOpenAccess N -
dc.contributor.affiliatedAuthor 조성현 -
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Department of Electrical Engineering and Computer Science Visual Computing Lab 1. Journal Articles

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