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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.12
- 수록면
- 129 - 138 (10page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2017.54.12.129
이용수
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본 논문은 학습 기반의 자연 영상 장면 분석 방법을 제안한다. 자연 영상 장면 분석은 세 가지 단계로 진행된다. 첫 번째는 3계층 인공신경망을 이용하여 비중첩 패치 단위로 레이블을 추정한다. 두 번째는 선형 스펙트럼 클러스터링(Linear spectral clustering; LSC)을 사용한 superpixel로 분할된 영역들의 질감, 색상 특징의 상관계수를 비교하여 높은 상관계수를 나타내는 영역을 병합한다. 마지막으로 병합된 LSC superpixel 영역에 비중첩 패치로 추정된 레이블을 할당함으로써 장면 분석이 수행된다. Label Me Outdoor 데이터 셋과 실제 영상에서 실험한 결과 제안하는 방법이 기존의 방법들보다 정확하고 빠른 속도의 장면 분석 결과를 나타낸다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 연구 분석
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
C. Liu, J. Yuen and A. Torralba, “NonParametric scene parsing via label transfer,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 33, no. 12, pp. 2368-2382, Dec. 2011.
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