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본 논문은 계층적 Convolutional Nerual Network(CNN)을 이용한 스마트폰용 객체 인식 시스템이다. 전체적인 구성은 스마트폰과 서버를 연결하여 서버에서 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크로 객체 인식을 하고 수집된 데이터를 매칭시켜 스마트폰으로 객체의 상세정보를 전달하는 방법이다. 또한 계층적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 단편적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 비교하였다. 계층적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크는 88%, 단편적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크는 73%의 정확도를 가지며 15%p의 성능 향상을 보였다. 이를 기반으로 스마트폰과 방송매체와 연동한 T-Commerce 시장 확장의 가능성을 보여준다. 아울러 방송영상을 시청하면서 Information Retrieval, AR/VR 서비스도 제공 가능하다.
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A. . Karpathy / 2014 / Large-scale video classification with convolutional neural networks / Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 1725 ~
A. Giusti / 2013 / Fast image scanning with deep max-pooling convolutional neural networks
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems : 1097 ~ 1105
Chan-hee Jeong / 2016 / Head Pose Estimation and Facial Feature Point Alignment based on Deep Learning / Master / Sejong University
A. . Karpathy / 2014 / Large-scale video classification with convolutional neural networks / Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 1725 ~
A. Giusti / 2013 / Fast image scanning with deep max-pooling convolutional neural networks
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems : 1097 ~ 1105
Chan-hee Jeong / 2016 / Head Pose Estimation and Facial Feature Point Alignment based on Deep Learning / Master / Sejong University
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