Neural learning based representation to simplify strand-by-strand from hair data
제목 : 모발 데이터에서 한 가닥씩 단순화하는 신경망 학습 기반 표현
장지원* 김수균** 김종현*
(* : 인하대학교 소프트웨어융합대학 디자인테크놀로지학과, ** : 제주대학교 컴퓨터공학과)
한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 2024년
제목 : 모발 데이터에서 한 가닥씩 단순화하는 신경망 학습 기반 표현
장지원* 김수균** 김종현*
(* : 인하대학교 소프트웨어융합대학 디자인테크놀로지학과, ** : 제주대학교 컴퓨터공학과)
한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 2024년
Abstract : 본 논문에서는 모발 데이터의 효율적인 처리를 위해 신경망 학습 기반으로 헤어 데이터를 경량화시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 QB(Quick Bundles) 알고리즘을 사용하여 클러스터링 작업을 수행하며, 곡률 정보를 활용하여 많은 양의 가닥을 가진 모발 데이터를 경량화하여 해석하기 쉽게 만든다. 각 QB 클러스터는 단일 중심 스트림라인으로 표현되며, 이러한 중심 스트림라인은 전체 모발 데이터의 효과적인 표현 방법으로 사용될 수 있다. 또한 이 접근법을 인공지능으로 학습하여 새로운 모발 데이터가 주어졌을 때 모발 가닥을 신속하게 그룹화하여 경량화할 수 있도록 기법을 확장한다. 결과적으로 전체 모발 데이터의 특징을 유지함과 동시에 경량화가 가능하기 때문에 모발 연구와 관련된 다양한 산업에 효율적으로 활용될 수 있다.
[paper]