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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 175 - 183 (9page)
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영상의 세부 분류에 대한 연구는 계속적으로 발전하고 있지만, 다형성의 성질을 갖는 동물에 대한 객체인식 연구는 더디게 진행되고 있다. 본 논문은 개와 고양이에 해당하는 애완동물 이미지만을 이용하여, 세부 분류인 동물의 종을 분류하는 방법 중 영상처리를 이용한 방법과 딥러닝을 이용한 방법을 비교하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 영상처리를 이용한 방법으로 객체 분리를 위해 Grab-cut 알고리즘을 사용하고, 영상 인코딩을 위해 Fisher Vector를 사용한 방법을 제안한다. 다른 방법으로는 기계학습으로 여러 분야에서 좋은 성과를 얻고 있는 딥러닝을 이용하였으며, 그 중에서도 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보인 Convolutional Neural Network(CNN)과 구글에서 제공하는 오픈소스 기반 딥러닝 프레임워크인 Tensorflow를 활용하였다. 제안하는 각각의 방법에 대해 37종의 애완동물 이미지, 총 7,390장에 대해 실험하여 그 효과를 검증 및 비교하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 영상처리를 이용한 영상 세부 분류
Ⅲ. CNN을 이용한 영상 세부 분류
Ⅳ. 실험 결과 및 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 과제
참고문헌 (References)
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Lingxi Xie, Jingdong Wang, Bo Zhang, and Qi Tian, “Fine-Grained Image Search,” IEEE Transactions on multimedia, Vol. 17, No. 5, pp. 636-647, May 2015.
C. Spampinato, S. Palazzo, P.H. Joalland, “Fine-Grained object recognition in underwater visual data,” Proceeding of the Springer Science+Business Media, New York, pp. 1-20, 2015.
S Yu, Y Wu, W Li, Z Song, W Zeng, "A model for fine-grained vehicle classification based on deep learning," Neurocomputing, Vol. 257, pp. 97-103, 2017.
Omkar M Parkhi, Andrea Vedaldi, Andrew Zisserman, C. V. Jawahar, "cats and dogs," IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3498-3505, 2012.
C Rother, V Kolmogorov, A Blacke, “Grabcut: Interactive foreground extraction using iterated graph cuts,” ACM transactions on Graphics(TOG), Vol. 23, No. 3, pp. 309-314, August 2004.
C. Spampinato, S. Palazzo, P.H. Joalland, “Fine-Grained object recognition in underwater visual data,” Proceeding of the Springer Science+Business Media, New York, pp. 1-20, 2015.
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Omkar M Parkhi, Andrea Vedaldi, Andrew Zisserman, C. V. Jawahar, "cats and dogs," IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3498-3505, 2012.
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