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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박용민 강수명 (계명대학교) 채지훈 이준재 (계명대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제21권 제5호
발행연도
2018.5
수록면
571 - 582 (12page)

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Recently, development of deep learning has shown better image classification result than human. According to recent research, a hidden layer of deep learning is deeper, and a preservation of extracted features shows good results. However, in the case of general images, the extracted features are clear and easy to sort. This study aims to classify plant leaf images. This plant leaf image has high similarity in each image. Since plant leaf images have high similarity not only between images of different species but also within the same species, classification accuracy is not increased by simply extending the hidden layer or connecting the layers. Therefore, in this paper, we tried to improve the hidden layer of the algorithm called DenseNet which shows the recent excellent classification results, and compare the results of several different modified layers. The proposed method makes it possible to classify plant leaf images collected in a natural environment more easily and accurately than conventional methods. This results in good classification of plant leaf image data including unnecessary noise obtained in a natural environment.
#Leaf Image Recognition #Deep Learning #Pattern Recognition #Leaf Image Classification #DenseNet

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 이전연구
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
[학위논문] - Y. Park / 2018 / Plant Leaf Classification Based on DenseNet of Deep Learning Algorithm / Keimyung University google schola [학술지(정기간행물)] - 강수명 / 2014 / 방향성 특징 기술자를 이용한 식물 잎 인식 / 멀티미디어학회논문지 17 (3) : 300 ~ 311 dbpia [인터넷자원] - / 0000 / ILSVRC2012 google schola [학술대회논문] - K. He / 2016 / Deep Residual Learning for Image Recognition / Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 770 ~ 778 google schola [기타자료] - G. Huang / 2016 / Densely Connected Convolutional Networks google schola

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