KR102521383B1 - 피지컬 아트의 디지털화 및 nft를 적용한 디지털 아트 제작 방법 및 시스템 - Google Patents
피지컬 아트의 디지털화 및 nft를 적용한 디지털 아트 제작 방법 및 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102521383B1 KR102521383B1 KR1020220053245A KR20220053245A KR102521383B1 KR 102521383 B1 KR102521383 B1 KR 102521383B1 KR 1020220053245 A KR1020220053245 A KR 1020220053245A KR 20220053245 A KR20220053245 A KR 20220053245A KR 102521383 B1 KR102521383 B1 KR 102521383B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- art
- physical
- digital
- physical art
- nft
- Prior art date
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 25
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 7
- 238000010422 painting Methods 0.000 description 7
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 6
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 3
- 239000004579 marble Substances 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/18—Legal services
- G06Q50/184—Intellectual property management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
- H04L9/50—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols using hash chains, e.g. blockchains or hash trees
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Finance (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
본 발명은 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 프로그램에 의해 실행되는 디지털 아트 제작 방법으로서, 피지컬 아트의 종류를 분석하는 단계; 촬영부에 의해, 피지컬 아트를 촬영하는 단계; 및 상기 분석에 기초하여, 촬영된 피지컬 아트의 디지털화를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 디지털 아트 제작 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 피지컬 아트의 디지털화 및 NFT를 적용한 디지털 아트 제작 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근에 다양한 분야에서 블록체인이 사용되고 있다. 블록체인은 디지털화된 공개 분산원장(public distributed ledger)에 의하여 거래 기록의 유효성(integrity)과 신뢰성(trust)을 확보하는 컴퓨터 네트워크 기반 기술이다.
블록체인은 가십 프로토콜(gossip protocol)을 기반으로 하는 P2P 네트워크 계층, 분산 노드간의 공통의 데이터를 합의하는 합의 알고리즘(consensus algorithm), 합의된 상태를 저장하는 머클 트리(Merkle tree) 형태의 자료구조, 계정의 신원과 기록된 정보의 안전함을 보장하기 위한 디지털 암호화 알고리즘으로 구성되어 있다. 블록체인은 위의 네 가지 요소가 결합된, 상태 변화를 위해 트랜잭션을 사용하는, 쓰기만 가능한 무한 상태 기계(append-only infinite state machine)라고 할 수 있다.
최근 대체 불가능한 토큰(이하,"NFT": non-fungible token)이라는 개념이 대두되고 있다. NFT는 블록체인에 저장된 데이터 단위로, 고유한 토큰을 의미한다. NFT는 사진, 비디오, 오디오 및 기타 유형의 디지털 파일을 나타내는데 사용할 수 있다. 가상의 진품 증명서 역할을 하므로 대체 불가능하고 사본은 인정되지 않는다. 이러한 디지털 항목의 사본은 누구나 얻을 수 있지만 NFT는 블록체인에서 추적되어 소유자에게 저작권과 소유권 증명을 해야 한다. 한편, 일반적으로 통용되는 암호화폐(예컨대, 비트코인, 이더리움 등의 코인)는 대체가 가능하므로(fungible), NFT와 개념적으로 분리될 수 있다.
구체적으로, NFT은 블록체인에 저장된 데이터 단위이다. NFT는 암호화 토큰처럼 작동하지만 비트코인과 같은 암호 화폐와는 달리 상호 교환이 불가능하다. 다양한 블록 체인을 지원하기 위해 특정 토큰이 만들어졌다. 이더리움 ERC-721과 최신 ERC-1155이 포함된다. 이더리움은 2014년 캐나다인 비탈리크 부테린이 개발한 가상화폐로서, 계약서, 전자투표, e-mail 등 다양한 프로그램에 적용할 수 있는 확장성을 제공하는 스마트 컨트렉트(Smart contract) 기능을 구현할 수 있어서 다양한 금융 애플리케이션을 투명하게 운영할 수 있으며, 조건을 부가할 수 있다는 점에서 그 활용 분야에 있어서 큰 차이가 있다. 이러한 점에서 현재 NFT 시장에서 이더리움 플랫폼이 주로 이용되고 있는 실정이다.
NFT의 암호화 트랜잭션 프로세스는 NFT 소유권을 추적하는 데 사용되는 디지털 서명을 제공하여 각 디지털 파일의 인증을 보장한다. 그러나 예술품이 저장된 위치와 같은 세부 정보를 뜻하는 데이터는 사라질 수 있다. 또한, NFT의 소유권은 디지털 자산에 대한 저작권을 부여하지 않으며, 누군가 자신의 작품의 NFT를 판매할 수 있지만, NFT의 소유권이 변경될 때 구매자가 반드시 저작권 권한을 얻지 못하므로 원래 소유자는 동일한 작품에 더 많은 NFT를 만들 수 있다는 점에서 NFT는 소유권 증명에 이용될 수 있다.
최근 들어, NFT는 사용이 높아지고 있고, NFT는 인기있는 디지털 예술품이나, 디지털 자산을 상업화하는 데 사용되고 있다. 현재 대부분의 NFT는 이더리움 블록 체인의 형태로 구현되고 있으나, 다른 블록 체인 또한 자체 버전의 NFT를 구현할 수 있다. NFT 시장 가치는 2020년에 3배로 증가하여 2억 5천만 달러 이상에 도달하고 있는 실정이다.
디지털 아트 측면에서, 구매 이후, 소유권을 얻지 못함에도 불구하고 디지털 아트는 서명과 소유권을 보장하는 블록 체인 기술의 능력 때문에 NFT의 초기 사용 사례였다. 이는 "크로스로드"라는 제목의 작품은 도널드 J. 트럼프의 모습을 보여주는 10초짜리 애니메이션 비디오로 구성되어 있고, 디지털 아트를 위한 온라인 암호 화폐 시장 Nifty Gateway에서 660 만 달러에 판매된 바 있다.
이처럼 현재 NFT 시장은 실제 현실에 존재하는 피지컬 아트(physical art)를 디지털화하고 NFT를 구체적으로 적용하려는 시도는 없는 상황이다. 피지컬 아트란 회화, 조각, 설치미술, 및 개념미술 등의 유형의 미술작품을 의미하고, 디지털 아트란 미술작품이 디지털화로 표현된 것을 의미한다. 이러한 피지컬 아트를 디지털 아트로 전환/제작하는 하기 위한 기술이 필요한 실정이다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 피지컬 아트를 디지털 아트로 전환/제작하는 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 기존에 회화를 디지털화 및 NFT를 적용시키는 과정은 회화를 창작한 작가 또는 별도의 작업자가 기존 유형의 회화에 기초하여 이를 스캔/촬영한 뒤 동적 이미지로 구현하거나, 질감이나 색감을 변화시키거나, 2차원적 회화를 입체화 하는 등의 작업을 직접적으로 함으로써 디지털 아트를 제작하였다. 그러나, 본 발명은 기존 회화뿐만 아니라, 조각, 설치미술, 개념미술 등등 모든 장르의 피지컬 아트)를 디지털화 및 디지털 아트로 제작하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 상기 및 다른 목적과 이점은 바람직한 실시예를 설명한 하기의 설명으로부터 분명해질 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 프로그램에 의해 실행되는 디지털 아트 제작 방법은, 피지컬 아트의 종류를 분석하는 단계; 촬영부에 의해, 피지컬 아트를 촬영하는 단계; 및 상기 분석에 기초하여, 촬영된 피지컬 아트의 디지털화를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 피지컬 아트의 종류를 분석하는 단계는, 상기 피지컬 아트가 2차원 아트인지 3차원 아트인지 판별하는 단계를 포함하고, 상기 피지컬 아트가 2차원 아트인지 3차원 아트인지 판별하는 단계는, 3D 심도 카메라를 통해 상기 피지컬 아트를 스캔하여 상기 피지컬 아트의 심도의 표준 편차가 일정 값을 넘는 경우 상기 피지컬 아트를 3차원 아트로 판별하는 단계; 및 상기 피지컬 아트의 심도의 표준 편차가 일정 값을 넘지 않는 경우, 상기 피지컬 아트를 2차원 아트로 판별하는 단계를 포함하고, 상기 피지컬 아트를 촬영하는 단계는, 상기 피지컬 아트가 2D인 경우, 상기 피지컬 아트의 사진을 촬영하는 단계; 및 상기 피지컬 아트가 3D인 경우, 상기 피지컬 아트를 다수의 각도에서 사진 촬영을 하고, 상기 피지컬 아트를 영상 촬영하는 단계를 포함하고, 상기 다수의 각도는 3D의 수직 중심축을 기준으로 360도를 30도씩 나눈 각도일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 촬영된 피지컬 아트의 디지털화를 수행하는 단계는, 복수의 디지털화된 아트를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 복수의 디지털화된 아트는 해시립스 아트 엔진(hashlips art engine)에 의해 생성될 수 있다. 예를 들어, 해시립스 아트 엔진에 따라, 100개 내지 1000개의 아트가 생성될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 디지털 아트 플랫폼으로 등록하기 위한 대상이 되는 디지털 아트에 대한 디지털 아트 정보의 저작권 정보 및 소유권 정보를 매칭하여 블록체인 기반의 네트워크에서 사용되는 고유한 토큰의 타입을 가지도록 상기 디지털 아트에 대한 소유권을 의미하는 블록체인 기반의 NFT를 발급하는 단계;
상기 디지털 아트 플랫폼에 등록된 디지털 아트에 대한 디지털 아트 정보를 기반으로 상기 디지털 아트 플랫폼의 서비스와 관련된 복수의 서비스 코드들이 포함된 계약을 생성하는 단계;
상기 계약에 포함된 복수의 서비스 코드들에 대응하는 서비스를 상기 디지털 아트 플랫폼 내에서 적어도 하나의 단말이 상기 디지털 아트와 관련된 서비스를 이용하도록 지원하는 단계;
상기 계약에 포함된 복수의 서비스 코드들에 상응하는 서비스를 상기 디지털 아트 플랫폼 내에서 상기 적어도 하나의 단말이 상기 디지털 아트와 관련된 서비스를 이용하도록 지원하는 단계;
상기 블록체인 기반의 네트워크에 접속된 적어도 하나의 단말로부터 상기 디지털 아트 플랫폼에 등록된 디지털 아트과 관련된 서비스의 이용에 대한 요청을 수신하는 단계; 및
상기 수신된 요청에 상응하여 상기 디지털 아트에 대하여 미리 발급된 블록체인 기반의 NFT를 기반으로 상기 디지털 아트와 연관된 서비스를 상기 적어도 하나의 단말로 제공하는 단계
를 더 포함하고,
상기 디지털 아트와 연관된 서비스는 상기 피지컬 아트가 2D인 경우, 상기 피지컬 아트의 사진을 디스플레이하고, 상기 피지컬 아트가 3D인 경우, 상기 피지컬 아트를 다수의 각도에서 촬영한 피지컬 아트를 재구축한 3D 모델 및 상기 피지컬 아트의 영상을 디스플레이할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 피지컬 아트를 분석하는 단계는, 촬영된 피지컬 아트의 대상과 배경을 분리하는 단계; 상기 촬영된 피지컬 아트 내의 대상(object) 내에서 경계선을 결정하는 단계; 상기 경계선을 기준으로 대상 영역과 배경 영역을 분리하는 단계; 상기 대상 영역을 경계선을 기준으로 복수의 영역으로 분리하는 단계; 상기 배경 영역 및 상기 대상 영역 내의 복수의 영역의 색 및 질감을 변환시켜 복수의 디지털화된 아트를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 복수의 영역에 대한 색은 헥스 코드(Hex Code) 000000에서부터 FFFFFF까지 값 중 랜덤하게 결정되고, 상기 촬영된 피지컬 아트 내의 대상(object) 내에서 경계선을 결정하는 단계는, 촬영된 피지컬 아트의 사진에 2차원 푸리에 변환을 적용시키는 단계; 및 상기 푸리에 변환이 적용된 사진에 고주파 필터(Highpass Filter)를 적용시키는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 다양한 피지컬 아트(회화, 조각, 설치미술, 개념미술 등등 모든 장르의 피지컬 아트)를 디지털화 및 디지털 아트로 제작할 수 있다.
디지털화된 피지컬 아트를 NFT화 하게 되면 해당 디지털화된 피지컬 아트는 고유값을 되고, 고유값은 공개된 값이므로, 해당 NFT의 생성 정보, 거래 정보, 및 현재 소유권를 공개적으로 누구든지 확인할 수 있으므로, 디지털 거래에서 신뢰성이 담보될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 디지털 아트 제작 시스템에 관한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 디지털 아트 제작 방법에 관한 블록도이다.
도 3은 인공 신경망의 기본적인 개념을 간단히 나타낸 도면이다.
도 4는 피지컬 아트 분석부(120)에서 구체적인 동작을 설명하는 블록도이다.
도 5는 디지털화 처리부(130)에서 구체적인 동작을 설명하는 블록도이다.
도 6은 NFT 처리부(130)에서 구체적인 동작을 설명하는 블록도이다.
도 7은 NFT를 구동하기 위한 블록체인에서 구체적인 동작을 설명하는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 디지털 아트 제작 방법에 관한 블록도이다.
도 3은 인공 신경망의 기본적인 개념을 간단히 나타낸 도면이다.
도 4는 피지컬 아트 분석부(120)에서 구체적인 동작을 설명하는 블록도이다.
도 5는 디지털화 처리부(130)에서 구체적인 동작을 설명하는 블록도이다.
도 6은 NFT 처리부(130)에서 구체적인 동작을 설명하는 블록도이다.
도 7은 NFT를 구동하기 위한 블록체인에서 구체적인 동작을 설명하는 블록도이다.
이하, 본 발명의 실시예와 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다. 이들 실시예는 오로지 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위해 예시적으로 제시한 것일 뿐, 본 발명의 범위가 이들 실시예에 의해 제한되지 않는다는 것은 당업계에서 통상의 지식을 가지는 자에 있어서 자명할 것이다.
또한, 달리 정의하지 않는 한, 본 명세서에서 사용되는 모든 기술적 및 과학적 용어는 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 통상적으로 이해되는 바와 동일한 의미를 가지며, 상충되는 경우에는, 정의를 포함하는 본 명세서의 기재가 우선할 것이다.
도면에서 제안된 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 그리고, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에서 기술한 "부"란, 특정 기능을 수행하는 하나의 단위 또는 블록을 의미한다.
각 단계들에 있어 식별부호(제1, 제2, 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 실시될 수도 있고 실질적으로 동시에 실시될 수도 있으며 반대의 순서대로 실시될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 디지털 아트 제작 시스템에 관한 개략도이다.
본 발명의 실시예에 따른 디지털 아트 제작 시스템은 촬영부(110), 피지컬 아트를 촬영하기 위한 피지컬 아트 분석부(120), 피지컬 아트를 디지털화하기 위한 디지털화 처리부(130), NFT를 생성하기 위한 NFT 처리부(140) 및 생성된 NFT를 온라인 상에 민팅하고 거래하기 위한 서버부(150)를 포함할 수 있다.
피지컬 아트 분석부(120)는 카메라를 포함할 수 있다. 카메라는 CMOS 카메라, CCD 카메라, 3D 심도 카메라 등을 포함할 수 있다.
디지털화 처리부(130)는 촬영된 피지컬 아트를 분석하여, 디지털화된 아트를 생성할 수 있다.
NFT 처리부(140)는 디지털화된 아트에 고유성을 부여할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 디지털 아트 제작 방법에 관한 블록도이다.
S210 단계에서, 피지컬 아트의 정보를 획득할 수 있다. 피지컬 아트의 정보의 획득은 촬영부(110)를 통해 피지컬 아트를 촬영함으로써 행해질 수 있다.
S220 단계에서, 획득된 피지컬 아트를 분석할 수 있다.
S230 단계에서, 피지컬 아트를 디지털화할 수 있다.
S240 단계에서 디지털화된 피지컬 아트에 NFT를 적용시킴으로써 해당 아트의 고유성을 부여할 수 있다.
본 발명에 적용 가능 딥러닝 알고리즘에 대해 설명하면 다음과 같다.
딥러닝 알고리즘은 머신 러닝(machine learning) 알고리즘의 하나로 인간의 신경망을 본딴 인공 신경망에서 발전된 모델링 기법을 의미한다. 인공 신경망은 도 3에 도시된 바와 같이 다층 계층 구조로 구성될 수 있다.
도 3은 인공 신경망의 기본적인 개념을 간단히 나타낸 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 인공 신경망(artificial neural network; ANN)은 입력 층, 출력 층, 그리고 위 입력 층과 출력 층 사이에 적어도 하나 이상의 중간 층(또는 은닉 층, hidden layer)을 포함하는 계층 구조로 구성될 수 있다. 딥러닝 알고리즘은, 이와 같은 다중 계층 구조에 기반하여, 층간 활성화 함수(activation function)의 가중치를 최적화(optimization)하는 학습을 통해 결과적으로 신뢰성 높은 결과를 도출할 수 있다.
본 발명에 적용 가능 딥러닝 알고리즘은, 심층 신경망(deep neural network; DNN), 합성곱 신경망(convolutional neural network; CNN), 순환 신경망(recurrent neural network; RNN) 등을 포함할 수 있다.
심층 신경망(deep neural network; DNN)은 기본적으로 기존 ANN 모델 내 중간 층(또는 은닉 층)을 많이 늘려서 학습의 결과를 향상시키는 것을 특징으로 한다. 일 예로, 위 DNN은 2개 이상의 중간 층을 이용하여 학습 과정을 수행하는 것을 특징으로 한다.
이에 따라, 컴퓨터는 스스로 분류 레이블을 만들어 내고 공간을 왜곡하고 데이터를 구분하는 과정을 반복하여 최적의 출력 값을 도출할 수 있다.
컨볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN)은, 기존의 데이터에서 지식을 추출하여 학습 과정이 수행되는 기법과 달리, 데이터의 특징을 추출하여 특징들의 패턴을 파악하는 구조를 갖는 것을 특징으로 한다. 위 CNN은 컨볼루션(convolution) 과정과 풀링(pooling) 과정을 통해 수행될 수 있다. 다시 말해, 위 CNN은 컨볼루션 층과 풀링 층이 복합적으로 구성된 알고리즘을 포함할 수 있다. 여기서, 컨볼루션 층에서는 데이터의 특징을 추출하는 과정(일명, 컨볼루션 과정)이 수행된다. 위 컨볼루션 과정은 데이터에 각 성분의 인접 성분들을 조사해 특징을 파악하고 파악한 특징을 한 장으로 도출하는 과정으로써, 하나의 압축 과정으로써 파라미터의 개수를 효과적으로 줄일 수 있다. 풀링 층에서 컨볼루션 과정을 거친 레이어의 사이즈를 줄여주는 과정(일명, 풀링 과정)이 수행된다. 위 풀링 과정은 데이터의 사이즈를 줄이고 노이즈를 상쇄시키고 미세한 부분에서 일관적인 특징을 제공할 수 있다. 일 예로, 위 CNN은 정보 추출, 문장 분류, 얼굴 인식 등 여러 분야에 활용될 수 있다.
순환 신경망(recurrent neural network; RNN)은 반복적이고 순차적인 데이터(sequential data) 학습에 특화된 인공 신경망의 한 종류로써 내부에 순환구조를 갖는 것을 특징으로 한다. 위 RNN은 위 순환 구조를 이용하여 과거의 학습 내용에 가중치를 적용하여 현재 학습에 반영함으로써, 현재의 학습과 과거의 학습 간 연결을 가능하게 하고 시간에 종속된다는 특징을 갖는다. 위 RNN은 기존의 지속적이고 반복적이며 순차적인 데이터 학습의 한계를 해결한 알고리즘으로써, 음성 웨이브폼을 파악하거나 텍스트의 앞 뒤 성분을 파악하는 등에 활용될 수 있다.
다만, 이는 본 발명에 적용 가능 구체적인 딥러닝 기법의 일 예시들에 불과하며, 실시예에 따라 다른 딥러닝 기법이 본 발명에 적용될 수도 있다.
도 4는 피지컬 아트 분석부(120)에서 구체적인 동작을 설명하는 블록도이다.
S410 단계에서, 촬영 대상이 되는 피지컬 아트가 2차원 아트인지 3차원 아트인지 판별할 수 있다. 피지컬 아트가 2차원 아트인지 3차원 아트인지 판별하는 것은 3D 심도 카메라를 통해 피지컬 아트를 스캔하여 피지컬 아트의 심도의 표준 편차가 일정 값을 넘는 경우 3차원 아트로 판별할 수 있다. 예를 들어, 심도 값의 표준편차가 10cm를 넘는 경우 3차원 아트로 판별할 수 있다.
S420 단계에서, 피지컬 아트의 종류에 기초하여 피지컬 아트를 촬영할 수 있다.
S430 단계에서, 피지컬 아트가 2D인 경우, 피지컬 아트의 사진을 촬영할 수 있다.
S440 단계에서, 피지컬 아트가 3D인 경우, 피지컬 아트를 다수의 각도에서 사진 촬영을 할 수 있다. 또한, 피지컬 아트가 3D인 경우, 피지컬 아트를 영상 촬영할 수 있다. 예를 들어, 3D인 경우, Blender 또는 Cinema 4D와 같은 3D 모델링 도구를 사용하여 추후 적용시킬 수 있다.
도 5는 디지털화 처리부(130)에서 구체적인 동작을 설명하는 블록도이다.
S510 단계에서, 촬영된 피지컬 아트의 사진을 분석할 수 있다. NFT는 주로 피지컬 아트의 변형물을 생성물이 거래되고 있다. 이를 위해, 단순히 촬영된 사진 자체가 아닌 변형된 디지털화된 아트의 형태를 생성할 필요가 있다. 팝아트의 대가로 알려진 앤디 워홀의 작품과 같이 동일한 마릴린 먼로의 스케치에 여러가지 색상과 질감을 표현함으로써 여러 개의 작품(505)을 생성해낼 수 있는 것과 유사할 수 있다.
구체적으로, 피지컬 아트의 분석은 촬영된 아트의 대상 영역과 배경 영역을 분리하고, 대상 안에서 경계선을 결정하는 것이 필요하다. 이를 위해, 촬영된 피지컬 아트의 사진에 2차원 푸리에 변환을 적용시킬 수 있다. 푸리에 변환이 적용된 사진에 고주파 필터(Highpass Filter)를 통과시킴으로써 급격하게 변화하는 성분인 경계선만을 추출해낼 수 있다. 배경 영역은 가장자리에 있는 픽셀의 값과 동일한 값을 가지면서 경계선을 넘지 않는 영역으로 구분될 수 있다.
추가적으로, 피지컬 아트는 태양의 움직임에 따라 관찰자에게 다른 느낌을 줄 수 있다. 그에 따라, 2차원적인 촬영에 시간의 요소를 부여하여, 동일한 각도에서 피지컬 아트를 촬영하더라도, 태양의 위치에 따른 다른 느낌을 동영상의 형태로 표현할 수 있다. 예를 들어, 태양광이 들어오는 환경에서 매 15분마다 동일한 위치에서 동일한 피지컬 아트를 촬영한 것을 동영상으로 구현하여, 시간의 흐름에 따른 피지컬 아트의 다양한 느낌을 그대로 전달할 수 있다.
S520 단계에서, 추출된 경계선을 기준으로 대상과 배경을 분리할 수 있다. 배경도 다양한 NFT의 적용에 있어서 색상이나 질감의 표현의 대상이 되므로, 배경과 대상을 일차적으로 분리하는 것이 필요하다.
S530 단계에서, 대상을 경계선을 기준으로 복수의 영역으로 분리할 수 있다.
S540 단계에서, 배경 및 대상 내의 복수의 영역의 색 및 질감을 변환시켜 복수의 디지털화된 아트를 생성할 수 있다. 구체적으로, 배경 및 대상 내의 복수의 영역을 랜덤변수에 의해 색상을 Hex Code 000000~FFFFFF 중에서 선택할 수 있다. 예를 들어, 복수의 디지털화된 아트는 해시립스 아트 엔진(hashlips art engine)에 의해 배경과 대상 내의 복수의 영역을 변수로 추가함으로써 생성될 수 있다. 한편, 단순히 색상만을 변화시키는 것이 아닌, 인공지능을 통해 해당 피지컬 아트의 질감과 유사한 것을 스크래핑하여 적용시킬 수 있다. 예를 들어, 각종 인터넷 검색 사이트의 사진 검색에서 대리석 질감을 촬영된 아트와 다르게 표현하기 위해 "대리석"이라는 키워드로 여러 사진들을 검색하고, 이들을 10개의 별도의 질감 데이터로 저장을 한 후, 해당 대상 내의 복수의 영역에 이들을 적용시킴으로써 복수의 디지털화된 아트를 자동적으로 생성시킬 수 있다. 예를 들어, 해시립스 아트 엔진에 따라, 100개 내지 1000개의 아트가 생성될 수 있다.
도 6은 NFT 처리부(130)에서 구체적인 동작을 설명하는 블록도이다.
S610 단계에서, 디지털화된 피지컬 아트를 NFT로 변환시킬 수 있다. 구체적으로, 디지털 아트 플랫폼으로 등록하기 위한 대상이 되는 디지털 아트에 대한 디지털 아트 정보의 저작권 정보 및 소유권 정보를 매칭하여 블록체인 기반의 네트워크에서 사용되는 고유한 토큰의 타입을 가지도록 디지털 아트에 대한 소유권을 의미하는 블록체인 기반의 NFT를 발급할 수 있다. 디지털 아트 플랫폼에 등록된 디지털 아트에 대한 디지털 아트 정보를 기반으로 디지털 아트 플랫폼의 서비스와 관련된 복수의 서비스 코드들이 포함된 계약을 생성할 수 있다.
계약에 포함된 복수의 서비스 코드들에 대응하는 서비스를 디지털 아트 플랫폼 내에서 적어도 하나의 단말이 디지털 아트와 관련된 서비스를 이용하도록 지원할 수 있다. 계약에 포함된 복수의 서비스 코드들에 상응하는 서비스를 디지털 아트 플랫폼 내에서 적어도 하나의 단말이 디지털 아트와 관련된 서비스를 이용하도록 지원할 수 있다. 블록체인 기반의 네트워크에 접속된 적어도 하나의 단말로부터 디지털 아트 플랫폼에 등록된 디지털 아트과 관련된 서비스의 이용에 대한 요청을 수신할 수 있다. 수신된 요청에 상응하여 디지털 아트에 대하여 미리 발급된 블록체인 기반의 NFT를 기반으로 디지털 아트와 연관된 서비스를 적어도 하나의 단말로 제공하는 단계를 더 포함하고, 디지털 아트와 연관된 서비스는 피지컬 아트가 2D인 경우, 피지컬 아트의 사진을 디스플레이하고, 피지컬 아트가 3D인 경우, 피지컬 아트를 다수의 각도에서 촬영한 피지컬 아트를 재구축한 3D 모델 및 피지컬 아트의 영상을 디스플레이할 수 있다. 한편, 이러한 디지털 아트의 소유자와 피지컬 아트의 소유자가 동일한 경우에, 디지털 아트와 피지컬 아트의 소유권 이전을 블록체인을 통해 일체로서 거래할 수 있다.
S620 단계에서, 블록체인 시스템에서 NFT 민팅(minting)을 통해 NFT와 연결되고 블록체인 시스템에 기록될 수 있다. 대표적인 민팅 마켓으로서, OpenSea, Rarible 등이 있다.
디지털화된 피지컬 아트를 NFT화 하게 되면 해당 디지털화된 피지컬 아트는 고유값을 된다. 해당 고유값은 누구든지 열람할 수 있는 공개된 값이므로, 해당 NFT의 생성 정보, 거래 정보, 및 현재 소유권를 공개적으로 누구든지 확인할 수 있게 됨에 따라, 피지컬 아트의 디지털화된 NFT의 거래에서 신뢰성이 담보될 수 있다.
추가적으로, 본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터와 결합하여, 앞서 상술한 다양한 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장될 수 있다.
전술한 프로그램은, 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 위 방법들을 실행시키기 위하여, 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 위 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 위 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 위 기능들을 위 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 위 기능들을 위 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 위 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 위 컴퓨터의 프로세서가 위 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 위 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
따라서, 본 문서에 개시된 실시예들은 본 문서에 개시된 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 문서에 개시된 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 문서에 개시된 기술 사상의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 문서의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
110: 촬영부
120: 피지컬 아트 분석부
130: 디지털화 처리부
140: NFT 처리부
150: 서버부
120: 피지컬 아트 분석부
130: 디지털화 처리부
140: NFT 처리부
150: 서버부
Claims (5)
- 촬영부(110), 피지컬 아트 분석부(120), 디지털화 처리부(130), NFT 처리부(140) 및 서버부(150)를 포함하는 디지털 아트 제작 시스템에 의해 수행되는 디지털 아트 제작 방법으로서,
상기 피지컬 아트 분석부(120)에 의해, 피지컬 아트의 종류를 분석하는 단계;
상기 촬영부(110)에 의해, 피지컬 아트를 촬영하는 단계; 및
상기 분석에 기초하여, 상기 디지털화 처리부(130)에 의해, 촬영된 피지컬 아트의 디지털화를 수행하는 단계
를 포함하고,
상기 피지컬 아트의 종류를 분석하는 단계는,
상기 피지컬 아트가 2차원 아트인지 3차원 아트인지 판별하는 단계
를 포함하고,
상기 피지컬 아트가 2차원 아트인지 3차원 아트인지 판별하는 단계는,
3D 심도 카메라를 통해 상기 피지컬 아트를 스캔하여 상기 피지컬 아트의 심도의 표준 편차가 일정 값을 넘는 경우 상기 피지컬 아트를 3차원 아트로 판별하는 단계; 및
상기 피지컬 아트의 심도의 표준 편차가 일정 값을 넘지 않는 경우, 상기 피지컬 아트를 2차원 아트로 판별하는 단계
를 포함하고,
상기 피지컬 아트를 촬영하는 단계는,
상기 피지컬 아트가 2D인 경우, 상기 피지컬 아트의 사진을 촬영하는 단계; 및
상기 피지컬 아트가 3D인 경우, 상기 피지컬 아트를 다수의 각도에서 사진 촬영을 하고, 상기 피지컬 아트를 영상 촬영하는 단계
를 포함하고,
상기 다수의 각도는 3D의 수직 중심축을 기준으로 360도를 30도씩 나눈 각도이고,
상기 촬영된 피지컬 아트의 디지털화를 수행하는 단계는,
복수의 디지털화된 아트를 생성하는 단계
를 포함하고,
상기 복수의 디지털화된 아트는 해시립스 아트 엔진(hashlips art engine)에 의해 생성되고,
상기 디지털 아트 제작 방법은,
디지털 아트 플랫폼으로 등록하기 위한 대상이 되는 디지털 아트에 대한 디지털 아트 정보의 저작권 정보 및 소유권 정보를 매칭하여 블록체인 기반의 네트워크에서 사용되는 고유한 토큰의 타입을 가지도록 상기 디지털 아트에 대한 소유권을 의미하는 블록체인 기반의 NFT를 발급하는 단계;
상기 디지털 아트 플랫폼에 등록된 디지털 아트에 대한 디지털 아트 정보를 기반으로 상기 디지털 아트 플랫폼의 서비스와 관련된 복수의 서비스 코드들이 포함된 계약을 생성하는 단계;
상기 계약에 포함된 복수의 서비스 코드들에 대응하는 서비스를 상기 디지털 아트 플랫폼 내에서 적어도 하나의 단말이 상기 디지털 아트와 관련된 서비스를 이용하도록 지원하는 단계;
상기 계약에 포함된 복수의 서비스 코드들에 상응하는 서비스를 상기 디지털 아트 플랫폼 내에서 상기 적어도 하나의 단말이 상기 디지털 아트와 관련된 서비스를 이용하도록 지원하는 단계;
상기 블록체인 기반의 네트워크에 접속된 적어도 하나의 단말로부터 상기 디지털 아트 플랫폼에 등록된 디지털 아트과 관련된 서비스의 이용에 대한 요청을 수신하는 단계; 및
상기 수신된 요청에 상응하여 상기 디지털 아트에 대하여 미리 발급된 블록체인 기반의 NFT를 기반으로 상기 디지털 아트와 연관된 서비스를 상기 적어도 하나의 단말로 제공하는 단계
를 더 포함하고,
상기 디지털 아트와 연관된 서비스는 상기 피지컬 아트가 2D인 경우, 상기 피지컬 아트의 사진을 디스플레이하고, 상기 피지컬 아트가 3D인 경우, 상기 피지컬 아트를 다수의 각도에서 촬영한 피지컬 아트를 재구축한 3D 모델 및 상기 피지컬 아트의 영상을 디스플레이하고,
상기 피지컬 아트를 분석하는 단계는,
촬영된 피지컬 아트의 대상과 배경을 분리하는 단계;
상기 촬영된 피지컬 아트 내의 대상(object) 내에서 경계선을 결정하는 단계;
상기 경계선을 기준으로 대상 영역과 배경 영역을 분리하는 단계;
상기 대상 영역을 경계선을 기준으로 복수의 영역으로 분리하는 단계; 및
상기 배경 영역 및 상기 대상 영역 내의 복수의 영역의 색 및 질감을 변환시켜 복수의 디지털화된 아트를 생성하는 단계
를 포함하고,
상기 복수의 영역에 대한 색은 헥스 코드(Hex Code) 000000에서부터 FFFFFF까지 값 중 랜덤하게 결정되고,
상기 촬영된 피지컬 아트 내의 대상(object) 내에서 경계선을 결정하는 단계는,
촬영된 피지컬 아트의 사진에 2차원 푸리에 변환을 적용시키는 단계; 및
상기 푸리에 변환이 적용된 사진에 고주파 필터(Highpass Filter)를 적용시키는 단계
를 포함하는, 디지털 아트 제작 방법. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020220053245A KR102521383B1 (ko) | 2022-04-29 | 2022-04-29 | 피지컬 아트의 디지털화 및 nft를 적용한 디지털 아트 제작 방법 및 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020220053245A KR102521383B1 (ko) | 2022-04-29 | 2022-04-29 | 피지컬 아트의 디지털화 및 nft를 적용한 디지털 아트 제작 방법 및 시스템 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102521383B1 true KR102521383B1 (ko) | 2023-04-13 |
Family
ID=85979120
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020220053245A KR102521383B1 (ko) | 2022-04-29 | 2022-04-29 | 피지컬 아트의 디지털화 및 nft를 적용한 디지털 아트 제작 방법 및 시스템 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102521383B1 (ko) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20130082033A (ko) | 2012-01-10 | 2013-07-18 | 주식회사 인프라웨어 | 웹 브라우저를 이용한 nft 기반 증강현실 구현 방법 및 구현 시스템 |
KR102340588B1 (ko) | 2021-05-11 | 2021-12-21 | 주식회사 와이콘즈 | 블록체인 기반의 nft를 이용한 객체 관리 서비스를 지원하는 객체 관리 시스템 |
KR102382272B1 (ko) | 2021-07-19 | 2022-04-01 | 황교찬 | NFT(Non-Fungible Token)를 활용한 현실 공간의 임대 및 매매 시스템의 동작 방법 |
-
2022
- 2022-04-29 KR KR1020220053245A patent/KR102521383B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20130082033A (ko) | 2012-01-10 | 2013-07-18 | 주식회사 인프라웨어 | 웹 브라우저를 이용한 nft 기반 증강현실 구현 방법 및 구현 시스템 |
KR102340588B1 (ko) | 2021-05-11 | 2021-12-21 | 주식회사 와이콘즈 | 블록체인 기반의 nft를 이용한 객체 관리 서비스를 지원하는 객체 관리 시스템 |
KR102382272B1 (ko) | 2021-07-19 | 2022-04-01 | 황교찬 | NFT(Non-Fungible Token)를 활용한 현실 공간의 임대 및 매매 시스템의 동작 방법 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
노태협, "미술시장의 디지털 전환과 NFT 도입," The Journal of the Convergence on Culture Technology(JCCT), Vol. 8, No. 1, p. 261, (2022.01.21)* * |
심규동 외 2인, "미술품의 디지털화와 복원 방법," 2018년 한국방송, 미디어공학회 하계학술대회 논문집, 9. 136, (2018)* * |
쿼카권트, "Hashlips_art_enginel사용해lNFTlmetadatal만들기," https://junyoru.tistory.com/161, (2022.1.5)* * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11843709B2 (en) | Secure digital fingerprint key object database | |
O'brien et al. | Exposing photo manipulation with inconsistent reflections. | |
US8538078B2 (en) | System for using three-dimensional models to enable image comparisons independent of image source | |
JP2019514100A (ja) | イメージベースオブジェクト認識のための画像特徴組み合わせ | |
CN111008935B (zh) | 一种人脸图像增强方法、装置、***及存储介质 | |
CN114627227B (zh) | 基于pbr材质的物体重建方法、设备及计算机可读存储介质 | |
EP3582141B1 (fr) | Procédé d'apprentissage de paramètres d'un réseau de neurones à convolution | |
CN115829915A (zh) | 图像质量检测方法、电子设备、存储介质及程序产品 | |
CN111368763A (zh) | 基于头像的图像处理方法、装置及计算机可读存储介质 | |
Seidlitz et al. | Generation of Privacy-friendly Datasets of Latent Fingerprint Images using Generative Adversarial Networks. | |
Giachetti | Effective characterization of relief patterns | |
CN106415606A (zh) | 一种基于边缘的识别、***和方法 | |
KR102521383B1 (ko) | 피지컬 아트의 디지털화 및 nft를 적용한 디지털 아트 제작 방법 및 시스템 | |
CN113992812A (zh) | 用于活性检测的方法和设备 | |
Boháček et al. | A geometric and photometric exploration of gan and diffusion synthesized faces | |
Khan et al. | Towards monocular neural facial depth estimation: Past, present, and future | |
Borra et al. | An efficient fingerprint enhancement technique using wave atom transform and mcs algorithm | |
EP4078435A1 (fr) | Procédé de segmentation d'une image d'entrée représentant un document comportant des informations structurées | |
FR3101988A1 (fr) | Procede de reconnaissance d'objets a representativite augmentee | |
WO2022257315A1 (zh) | 基于人工智能的艺术品鉴定方法与***和艺术品交易的方法和*** | |
Saini | M-SIFT: A detection algorithm for copy move image forgery | |
US20240256741A1 (en) | System and Method for Authentication of Rareness of a Digital Asset | |
Jain et al. | New Perspectives on Heritage: A Deep Learning Approach to Heritage Object Classification | |
US20240249030A1 (en) | Method for amalgamating work material substantiation and system for work authentification | |
Barron et al. | Toward CanvasChain: A block chain and craquelure hash based system for authenticating and tracking fine art paintings |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |