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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.11
- 수록면
- 105 - 113 (9page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2018.16.11.105
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본 논문에서는 사람 얼굴의 눈, 코, 입을 효과적으로 분류하는 방법을 제안한다. 최근 대부분의 이미지 분류는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한다. 그러나 CNN으로 추출한 특징은 충분하지 않아 분류 효과가 낮은 경우가 있다. 분류 효과를 더 높이기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 세 부분으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 Haar 특징추출 알고리즘을 사용하여 얼굴의 눈, 코, 입 데이터셑을 구성한다. 두 번째는 CNN 구조 중 하나인 AlexNet을 사용하여 이미지의 CNN 특징을 추출한다. 마지막으로 Haar 특징 추출 뒤에 합성(Convolution) 연산을 수행하여 Haar-CNN 특징을 추출한다. 그 후 CNN 특징과 Haar-CNN을 혼합하여 Softmax를 이용해 분류한다. 혼합한 특징을 사용한 인식률은 기존의 CNN 특징 보다 약 4% 향상되었다. 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 증명하였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Related Algorithm
Ⅲ. Proposed Algorithm
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - A. Krizhevsky / 2017 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Communications of the ACM 60 (6) : 84 ~ 90
[학술지(정기간행물)] - P. B. Felzenszwalb / 2010 / Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models / IEEE 32 : 1627 ~ 1645
[학술지(정기간행물)] - J. Long / 2015 / Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation / IEEE Conference on Computer vision & Pattern Recognition 79 (10) : 3431 ~ 3440
[학술지(정기간행물)] - 박소현 / 2018 / 기계학습 알고리즘을 사용한 스포츠 경기장 방문객 마케팅 적용 방안 / 디지털콘텐츠학회논문지 19 (1) : 27 ~ 33
[학술지(정기간행물)] - N. Dalal / 2005 / Histograms of oriented gradients for human detection / IEEE Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) 1 (12) : 886 ~ 893
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