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학술저널
저자정보
박기완 (금오공과대학교) 방지성 (금오공과대학교) 김병만 (금오공과대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제21권 제5호
발행연도
2016.10
수록면
1 - 10 (10page)

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본 논문에서는 영상처리와 기계학습을 이용하여 자동차를 판별하는 시스템을 제안하고 그 성능을 확인한다. 차량의 앞면을 인식 하도록 하였으며 앞면을 선택한 이유는 제조사, 모델별로 앞면이 다르고 개조가 힘들기 때문이다. 제안하는 방법은 먼저 학습 데이터로부터 HOG특징을 추출하고, 이 특징 데이터에 대해 인공신경망 학습기법을 적용하여 판별 모델을 구축한다. 그리고 사용자가 자동차의 앞면을 찍으면 그 사진에서 특징점을 추출하고 특징점을 학습된 판별 모델을 거쳐 차량의 정보를 표시한다. 실험 결과, 98%의 높은 평균 인식률을 보였다.
#자동차 모델 인식 #MLP #HOG #k-NN #Car Model Classification

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 차량 종류 학습 및 판별
4. 성능실험
5. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (11)

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