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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
You-Eun Shin (Dongguk University) Woong-Jin Han (Dongguk University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제12호(JKIIT, Vol.19, No.12)
발행연도
2021.12
수록면
105 - 113 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.12.105

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기존의 손가락 둘레 측정 방식에는 둘레 측정 외에 유용한 기능이 부재하며 측정 방식의 정확도가 낮다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 사용하여 기존 방식의 정확도를 개선하고 부가 기능을 통해 사용자에게 향상된 편의성을 제공하는 새로운 온라인 손가락 둘레 측정 시스템을 구현하였다. 측정 시스템은 모바일 기기에 최적화된 딥러닝 기반의 의미론적 영상 분할 모델을 바탕으로 하며 사전 학습된 모델에 추가 데이터셋으로 전이 학습을 진행하여 손가락 윤곽 인식에 대한 정확도를 개선하였다. 해당 시스템은 웹과 네이티브 앱의 이점을 모두 갖는 프로그레시브 웹 앱으로 개발되어 손가락 둘레 측정 및 관련 기능을 빠른 속도와 높은 보안성, 그리고 모바일 앱의 사용자 경험과 동일한 수준으로 제공하는 것을 주된 특징으로 한다.
#semantic segmentation #dilated convolution #transfer learning #computer vision #online measurement system

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. System Implementation
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusion and Future Work
References

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
Radius Technologies google schola Suvash Sharma / 2019 / Semantic Segmentation with Transfer Learning for Off-Road Autonomous Driving / Sensors 19(11):2577 Crossref S. J. Pan / 2009 / A Survey on Transfer Learning / IEEE 22(10):1345~1359 Crossref Muhammad Imad / 2021 / Transfer Learning Based Semantic Segmentation for 3D Object Detection from Point Cloud / Sensors 21(12):3964 google schola A. Goergen / https://levity.ai/blog/what-is-transferlearning google schola

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