깊이 정보 시각화 이미지를 활용한 딥러닝 기반의 유화 분류 방법 = Deep learning based oil painting classification method using depth information visualization Image

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붓터치는 유화의 고유한 특성 중 하나지만, 유화 분류와 관련된 선행 연구에서는 이러한 특성을 잘 활용하지 못하였다. 본 논문에서는 먼저 유화에서 깊이 정보를 취득할 수 있는 기술들의 장단점들을 비교하고, 최종적으로 문화재 보존, 복원 분야에서 활발하게 사용되고 있는 Reflectance Transformation Imaging(RTI) 기술을 활용하여 붓터치가 갖고 있는 특징인 깊이 정보를 시각화한 이미지를 취득한다. 이후 간단한 Convolution Neural Network를 활용하여 RTI 데이터의 활용성을 확인한 뒤, 순차적으로 세 종류의 유화 분류 실험을 수행하였다. 결과적으로, 실험을 통해 딥러닝의 입력 데이터로 깊이 정보를 시각화한 이미지의 활용 가능성과 붓터치가 유화 분류에 있어 의미 있는 특징인 것을 확인하였다.
Advisors
안재홍Ahn, Jaehong
Description
한국과학기술원 :문화기술대학원,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2020
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 문화기술대학원, 2020.2,[iv, 55 p. :]

Keywords

유화▼a붓터치▼a깊이 정보 시각화▼a딥러닝▼a분류; Oil Painting▼aBrush Stroke▼aDepth Information Visualization▼aDeep Learning▼aClassification

URI
http://hdl.handle.net/10203/284014
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=910807&flag=dissertation
Appears in Collection
GCT-Theses_Master(석사논문)
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