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
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Biao Hao (Dong-A University) Hye-Youn Lim (Dong-A University) Dae-Seong Kang (Dong-A University)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2018년도 하계공동학술대회 및 대학생논문경진대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2018.6
수록면
87 - 90 (4page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
현재 영상처리의 주류는 인공 지능 시스템이다. 그 중에서도 Deep learning은 인공 지능의 가능성을 크게 향상 시켰다. 본 논문에서는 얼굴의 세부 분류를 구현 하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용된 방법은 크게 세 부분으로 나눌 수 있다. 첫 번째 부분은 전처리이다. 이 과정에서 Haar 특징을 사용하여 눈, 코, 입을 분리하여 각각의 Dataset을 추출한다. 두 번째 부분은 Convolution network 부분으로 Alexnet convolution 신경망을 사용하여 Convolution 연산을 수행하여 특징을 추출한다. 마지막은 Haar 특징과 CNN 특징을 융합한 특징을 이용하여 Softmax 함수를 이용해 분류 한다. 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 증명 하였다.
#Alexnet #CNN #Softmax #Image classification #Haar

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Algorithm
Ⅲ. Proposed Algorithm
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0