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항공영상은 디지털 광학 영상 기술의 성장과 무인기(UAV)의 발달로 인하여 영상의 도입 및 공급이 크게 증가하였고, 이러한 항공영상 데이터를 기반으로 지상의 속성 추출, 분류, 변화탐지, 영상 융합, 지도 제작 형태로 활용되고 있다. 특히, 영상분석 및 활용에 있어 딥 러닝 알고리즘은 패턴인식 분야의 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 보여주고 있다. 본 논문은 딥 러닝 알고리즘인 ConvNet기반으로 항공영상의 영역분할 및 분류 결과를 통한 더욱더 넓은 범위와 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 제시한다. 학습데이터는 도로, 건물, 평지, 숲 총 3000개 4-클래스로 구축하였고 클래스 별로 일정한 패턴을 가지고 있어 특징 벡터맵을 통한 결과가 서로 다르게 나옴을 확인할 수 있다. 본 연구의 알고리즘은 크게 두 가지로 구성 되어 있는데 특징추출은 ConvNet기반으로 2개의 층을 쌓았고, 분류 및 학습과정으로 다층 퍼셉트론과 로지스틱회귀 알고리즘을 활용하여 특징들을 분류 및 학습시켰다.
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C. H. Yeol / 2015 / Introduction and key issues of deep learning / Korea Information Processing Society 22(1):7~21
Y. Lecun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in Neural Information Processing Systems :1097~1105
C. Zhang, Cha / 2014 / Improving multiview face detection with multi-task deep convolutional neural networks / Applications of Computer Vision, IEEE Conference :1036~1041
D. Ciresan / 2012 / Multi-column deep neural networks for image classification / IEEE Winter Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :3642~3649
Y. Lecun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in Neural Information Processing Systems :1097~1105
C. Zhang, Cha / 2014 / Improving multiview face detection with multi-task deep convolutional neural networks / Applications of Computer Vision, IEEE Conference :1036~1041
D. Ciresan / 2012 / Multi-column deep neural networks for image classification / IEEE Winter Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :3642~3649
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