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학술저널
저자정보
Erniyozov Shokhrukh (전남대학교 컴퓨터공학과) 권만성 (전남대학교 컴퓨터공학과) 박성종 (전남대학교 컴퓨터공학과) 김광준 (전남대학교)
저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제18권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
449 - 458 (9page)

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많은 사람들이 수화는 청각 장애가 있고 말을 할 수 없는 사람들을 위한 것이라고 생각하지만 물론 그들과 대화하고 싶은 사람들에게 필요합니다. ASL 알파벳 인식에서 가장 큰 문제 중 하나는 높은 클래스 간 유사성과 높은 클래스 내 분산입니다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제점을 극복할 수 있는 유사도 학습을 수행하여 이미지 간의 클래스 간 유사도와 클래스 내 분산을 줄이는 아키텍처를 제안하였다. 제안된 아키텍처는 매개변수(가중치 및 편향)를 공유하는 이중 동일한 컨벌루션 신경망으로 구성하고 또한 이 경로를 통해 이중 동일한 CNN을 사용하는 Keras 아키텍처이다. 이중 CNN을 사용한 유사성 학습 결과는 두 클래스의 좋지 않은 결과를 포함하지 않음으로써 클래스 간 유사성과 변동성을 줄임으로서 정확도가 개선된 결과를 나타내고 있다.
#컨벌루션 신경망 #ASL 알파벳 인식 #유사성 학습 #Keras 심층 신경망 #딥러닝 #CNN(Convolutional Neural Network) #ASL Alphabet Recognition #Similarity Learning #Keras Deep Neural Network #Deep Learning

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