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    KCI등재

    동물 캐릭터 적합 배우 추천 알고리즘 연구 = A Study on the Actor Recommendation Algorithm for Animal Characters

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    https://www.riss.kr/link?id=A108686725

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This study designed a virtual casting system that can be incorporated into the film industry. Through CNN deep learning and PCA region extraction we obtain face standard data for each animal and store similarity and region vector values in DB. We also leverage two similarity measurements to enable users to accurately provide the desired information. When the user chooses an animal of a character to be implemented in due diligence the recommender system utilizes the existing analyzed DB to provide standardized animal images. This allows users to recommend and cast actors who are most similar to the image of an implemented animal. This work is meaningful in showing that the results of existing studies can be utilized industrially.
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    This study designed a virtual casting system that can be incorporated into the film industry. Through CNN deep learning and PCA region extraction we obtain face standard data for each animal and store similarity and region vector values in DB. We also...

    This study designed a virtual casting system that can be incorporated into the film industry. Through CNN deep learning and PCA region extraction we obtain face standard data for each animal and store similarity and region vector values in DB. We also leverage two similarity measurements to enable users to accurately provide the desired information. When the user chooses an animal of a character to be implemented in due diligence the recommender system utilizes the existing analyzed DB to provide standardized animal images. This allows users to recommend and cast actors who are most similar to the image of an implemented animal. This work is meaningful in showing that the results of existing studies can be utilized industrially.

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    참고문헌 (Reference)

    1 공기호 ; 강대성, "피부색과 S-LGP와 U-LGP기반 CNN을 이용한 얼굴 검출 알고리즘 연구" 한국정보기술학회 15 (15): 107-113, 2017

    2 이영숙 ; 기대욱, "주성분분석(PCA)기반 포유류의 얼굴 비율 연구 - 인간과 동물 20종을 중심으로" 한국멀티미디어학회 23 (23): 1586-1593, 2020

    3 이영숙 ; 기대욱, "주성분 분석기반 인간과 개의 얼굴 비율 연구" 한국멀티미디어학회 23 (23): 1339-1347, 2020

    4 윤경신 ; 최재영, "얼굴인식 성능 향상을 위한 얼굴 전역 및 지역 특징 기반 앙상블 압축 심층합성곱신경망 모델 제안" 한국멀티미디어학회 23 (23): 1019-1029, 2020

    5 신종환 ; 박찬미 ; 이헌주 ; 이성현 ; 이재광, "얼굴인식 기술을 적용한 실종자 식별 시스템 설계 및 구현" 한국컴퓨터정보학회 26 (26): 19-25, 2021

    6 김재명 ; 강진구 ; 김용우, "얼굴 감정인식을 위한 양자화된 경량 합성곱 신경망 구조 연구" 대한전자공학회 57 (57): 51-59, 2020

    7 임수창 ; 김승현 ; 김연호 ; 김도연, "소 부류 객체 분류를 위한 CNN기반 학습망 설계" 한국정보통신학회 21 (21): 144-150, 2017

    8 문형진 ; 김계희, "사용자 인증을 위한 딥러닝 기반 얼굴인식 기술 동향" 대한산업경영학회 17 (17): 23-29, 2019

    9 황기현 ; 김정아 ; 박찬홍, "빅데이터 기반 사용자 얼굴인식을 통한 실시간 감성분석 서비스" 한국융합신호처리학회 18 (18): 49-54, 2017

    10 M.D. Zeiler, "Visualizing and Understanding Convolutional Networks" 818-833, 2014

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    3 이영숙 ; 기대욱, "주성분 분석기반 인간과 개의 얼굴 비율 연구" 한국멀티미디어학회 23 (23): 1339-1347, 2020

    4 윤경신 ; 최재영, "얼굴인식 성능 향상을 위한 얼굴 전역 및 지역 특징 기반 앙상블 압축 심층합성곱신경망 모델 제안" 한국멀티미디어학회 23 (23): 1019-1029, 2020

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    11 Song Joong-ki's, "Seungri-ho was watched by 26 million households on Netflix"

    12 C.M. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning" Springer 2018

    13 A.C. Müller, "Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists" O'REILLT 2017

    14 Y. Cun, "Deep Learning" 521 (521): 436-444, 2015

    15 KOFIC, "Covid-19 Impact: 2020 Korean Film Industry Processing"

    16 송주남 ; 김형일 ; 노용만, "CNN 기반의 와일드 환경에 강인한 고속 얼굴 검출 방법" 한국멀티미디어학회 19 (19): 1310-1319, 2016

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