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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배규호 (인하대학교) 윤정언 (인하대학교) 박인규 (인하대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제23권 제3호
발행연도
2018.5
수록면
345 - 350 (6page)

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CNN (convolutional neural network)은 최근 가장 주목받는 인공지능 기법 중 하나이며 특히 영상 분류에서 기존의 기법에 비해 월등한 성능을 보인다. 본 논문에서는 CNN을 이용하여 다양한 거리 사진을 분류하고, 분류 결과를 이용하여 해당 거리에 대한 안전도의 평가 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 CNN을 이용하여 총 네 가지 유형의 거리 사진에 대하여 학습을 수행하는 과정과 학습된 네트워크 모델을 바탕으로 해당 거리 사진의 분류와 안전도를 평가하는 과정을 포함한다. 거리 사진의 학습 과정에서는 네 가지 유형의 거리 사진 데이터셋을 수집하고 이 데이터를 증강시킨 후 CNN 학습을 수행한다. 학습된 CNN 모델은 주어진 입력 영상의 분류를 정확히 수행하고, 거리의 안전도는 각 유형에 대한 확률을 조합하여 정량적으로 계산한다.
#CNN #street photo #classification #safety score

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 기법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
J. Q. Wilson and G. L. Kelling, “Broken windows,” Atlantic Monthly, vol. 249, no. 3, pp. 29-38, March 1982 N. Naik, J. Philipoom, R. Raskar, and C. A. Hidalgo, “Streetscore- Predicting the perceived safety of one million streetscapes,” Proc. of IEEE CVPR Workshop, pp. 779-785, 2014. V. Ordonez and T. L. Berg, “Learning high-level judgments of urban perception,” Proc. of ECCV, pp. 494-510, 2014 S. M. Arietta, A. A. Efros, R. Ramamoorthi, and M. Agrawala, “City forensics: Using visual elements to predict non-visual city attributes,” IEEE Trans. on Visualization and Computer Graphics, vol. 20, no. 12, pp. 2624-2633, December 2014 N. Naik, S. D. Kominers, R. Raskar, E. L. Glaeser, and C. A. Hidalgo, “Computer vision uncovers predictors of physical urban change,” National Academy of Sciences, vol. 114, no. 29, pp. 7571-7576, July 2017

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