메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
정수현 (경북대학교) 오제석 (경북대학교) 배재준 (경북대학교) 임재영 (경북대학교) 윤병주 (경북대학교) 임경준 (경북대학교) 김표성 (경북대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,789 - 1,792 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Handwriting has unique characteristics that reflect an individual"s personality and gender. Therefore, in this paper, we studied a model that uses convolutional neural networks to determine gender by Korean cursive. Data was preprocessed using AI-Hub"s large-capacity handwriting optical character recognition data, and a convolutional neural network model was implemented to determine gender with about 82.7% accuracy. The method proposed in this paper can be effectively used in situations where gender classification is required.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 글씨체 성별 분류 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0