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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.5
- 수록면
- 67 - 73 (7page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2016.14.5.67
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본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 보행자 검출 방법을 적용한 방범용 영상분석 봇 시스템을 제안한다. 영상분석 기술로 가장 많이 사용되고 있는 컨볼루션 신경망 모델을 이용하여 객체 분류기 생성 기술을 제안하고, 이를 기반으로 영상분석 봇 시스템을 구현하였다. 그리고 영상 감시 시스템을 위한 침입자 검출 솔루션, 출입자 감시 솔루션, 이상행위 감지 솔루션 등 기반 솔루션을 설계하여 실험을 진행하였다. 제안하는 방법과 기존의 특징 추출 방법인 SIFT, HOG 등과의 비교 실험을 통해 제안하는 방법이 정확도 측면에서 우수한 결과를 얻을 수 있음을 증명하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 컨볼루션 신경망 모델
Ⅲ. 영상 분석 봇 시스템을 위한 CNN 적용
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
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Interpretation Technique for Intelligent Surveillance",
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W. Hu, T. Tan, L. Wang, and S. Maybank, "A
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C. M. Bishop, "Pattern recognition and machine
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NVIDIA: http://www.nvidia.co.kr/object/what-is-gpu
–comp uting-kr.html. [Accessed: Aug. 07, 2015]
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