DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 노용만 | ko |
dc.contributor.author | Wissam | ko |
dc.contributor.author | 구건모 | ko |
dc.contributor.author | 이상민 | ko |
dc.date.accessioned | 2020-03-27T05:20:46Z | - |
dc.date.available | 2020-03-27T05:20:46Z | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/273706 | - |
dc.description.abstract | 본 발명은 생성적 적대 학습(generative adversarial learning)을 기반으로 비디오 시퀀스를 생성하는 동적 이동 생성적 적대 네트워크(Dynamics Transfer GAN)를 이용한 비디오 시퀀스 생성 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 소스 비디오 데이터의 동적 특성과 대상 이미지 데이터의 외형(공간적 구조)을 이용하여 가변 길이의 비디오 시퀀스를 생성하고, 2개의 판별부를 포함하는 판별기(discriminator) 네트워크를 이용하여 비디오 시퀀스의 공간적 및 시간적 일관성을 판별할 수 있다. | - |
dc.title | 생성적 적대 네트워크를 이용한 비디오 시퀀스 생성 시스템 및 그 방법 | - |
dc.title.alternative | VIDEO SEQUENCES GENERATING SYSTEM USING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS AND THE METHOD THEREOF | - |
dc.type | Patent | - |
dc.type.rims | PAT | - |
dc.contributor.localauthor | 노용만 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | Wissam | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 구건모 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 이상민 | - |
dc.contributor.assignee | 한국과학기술원 | - |
dc.identifier.iprsType | 특허 | - |
dc.identifier.patentApplicationNumber | 10-2018-0010817 | - |
dc.identifier.patentRegistrationNumber | 10-2095097-0000 | - |
dc.date.application | 2018-01-29 | - |
dc.date.registration | 2020-03-24 | - |
dc.publisher.country | KO | - |
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