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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 341 - 348 (8page)
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인간의 눈과 같이 이미지에서 유용한 정보를 추출하는 기능은 인공지능 컴퓨터 구현에 필수적인 인터페이스 기술이다. 이미지에서 건물을 인식하여 추론하는 기술은 다양한 형태의 건물 외관, 계절에 따른 주변 잡음 이미지의 변화, 각도 및 거리에 따른 왜곡 등으로 다른 이미지 인식 기술 보다 인식률이 떨어진다. 지금까지 제시된 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 건물 인식 알고리즘들은 건물 특성을 수작업으로 정의하기 때문에 분별력과 확장성에 한계가 있다. 본 논문은 최근 이미지 인식에 유용한 딥러닝의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하는데 건물 외관에 나타나는 변화, 즉 계절, 조도, 각도 및 원근에 의해 떨어지는 인식률을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 건물 전체 이미지와 함께 건물의 특징을 나타내는 부분 이미지들, 즉 창문이나 벽재 이미지의 데이터 세트를 함께 학습시키고 건물 인식에 활용함으로써 일반 CNN 모델 보다 건물 인식률을 약 14% 향상됨을 실험으로 증명하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. CNN을 활용한 건물 인식 방법
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
D.G. Lowe, “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints,” International Journal of Computer Vision, vol. 60, no. 2, pp. 91-110, Jan. 2004.
H. Bay, T. Tuytelaars, and L. V. Gool, “Speeded Up Robust Features (SURF),” Computer Vision and Image Understanding, vol. 110, no. 3, pp. 346-359, Jun. 2008.
E. Karami, S. Prasad, and M. Shehata, “Image Matching Using SIFT, SURF, BRIEF and ORB: Performance Comparison for Distorted Images,” in Proceedings of the 2015 Newfoundland Electrical and Computer Engineering Conference, St. johns, Canada, 2015.
T. Surasak, I. Takahiro, C. Cheng, C. Wang, and P. Sheng, “Histogram of oriented gradients for human detection in video,” in Proceeding of the 5th International Conference on Business and Industrial Research, Bangkok, Thailand, 2018.
J. Gu, Z. Wang, J. Kuen, L. Ma, A. Shahroudy, B. Shuai, T. Liu, X. Wang, L. Wang, G. Wang, J. Cai, and T. Chen, “Recent advances in convolutional neural networks,” Pattern Recognition, vol. 77, pp. 354-377, May. 2018.
H. Bay, T. Tuytelaars, and L. V. Gool, “Speeded Up Robust Features (SURF),” Computer Vision and Image Understanding, vol. 110, no. 3, pp. 346-359, Jun. 2008.
E. Karami, S. Prasad, and M. Shehata, “Image Matching Using SIFT, SURF, BRIEF and ORB: Performance Comparison for Distorted Images,” in Proceedings of the 2015 Newfoundland Electrical and Computer Engineering Conference, St. johns, Canada, 2015.
T. Surasak, I. Takahiro, C. Cheng, C. Wang, and P. Sheng, “Histogram of oriented gradients for human detection in video,” in Proceeding of the 5th International Conference on Business and Industrial Research, Bangkok, Thailand, 2018.
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