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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC 2015
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 831 - 834 (4page)
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In computer vision, recognition, the presence of the surrounding objects, is one of the most important and challenging task. Purposing the deep-learning approach is to accomplish these important tasks, in this research, the autoencoder technique and Bag-of- Word model (BoW) are thoroughly used in order to obtain the practically meaningful extracted features as well as the reliable classification engine. Conducting the experiment by applying this approach to the recognition tasks, it shows the good result in the prediction accuracy. The results shows that appropriate dimension of network structure produced acceptable features and better performance.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Autoencoder
3. Bag-of-Word model
4. Experiment
5. Conclusion
References
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