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컴퓨터 비전 적용 분야에서 부분적으로 가려진 물체 인식의 필요성은 증가하고 있다. 물체를 확인하고 위치를 지정하는 데에 물체가 가려진 것은 심각한 문제를 야기한다. 이 논문은 여행자 소지 수하물에서 위험 물건을 발견하기 위하여 어닐드 홉필드 네트워크를 제안한다. 어닐드 홉필드 네트워크는 하이브리드 홉필드 네트워크와 어닐링 이론에 기초한 확정적 근사방법이다. 하이브리드 홉필드 네트워크는 위험 물체의 이미지에서 발췌한 경계 점들과 코너 점들을 이용한다. 또한 어닐드 홉필드 네트워크의 런타임을 줄이기 위해 임계 온도를 조사하였다. 어닐드 홉필드 네트워크와 하이브리드 홉필드 네트워크의 성능을 비교하기 위하여 광범위한 컴퓨터 실험이 실행되었다.
목차
초록
ABSTRACT
1. Introduction
2. Literature Review
3. Annealed Hopfield Network
4. Experimental Results
5. Summary and Conclusions
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Agliari, E. / 2019 / The relativistic Hopfield network : rigorous results / Journal of Mathematical Physics 60(3):1~11
Aiyer, S. V. B. / 1990 / A Theoretical Investigation into the Performance of the Hopfield Model / IEEE Transactions on Neural Networks 1(2):204~215
Cen, F. / 2020 / Boosting Occluded Image Classification via Subspace Decomposition-Based Estimation of Deep Features / IEEE Transactions on Cybernetics 50(7):3409~3422
Cong, Y. / 2019 / Speedup 3-D texture-less object recognition against self-occlusion for intelligent manufacturing / IEEE Transactions on Cybernetics 49(11):3887~3897
de Castro, F. Z. / 2020 / A broad class of discrete-time hypercomplex-valued Hopfield neural networks / Neural Net works 122:54~67
Aiyer, S. V. B. / 1990 / A Theoretical Investigation into the Performance of the Hopfield Model / IEEE Transactions on Neural Networks 1(2):204~215
Cen, F. / 2020 / Boosting Occluded Image Classification via Subspace Decomposition-Based Estimation of Deep Features / IEEE Transactions on Cybernetics 50(7):3409~3422
Cong, Y. / 2019 / Speedup 3-D texture-less object recognition against self-occlusion for intelligent manufacturing / IEEE Transactions on Cybernetics 49(11):3887~3897
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