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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 972 - 980 (9page)
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영상을 이용한 기계학습 기반의 나비 종 인식 기술은 나비 종의 다양성 및 개체 수, 종의 서식 분포 등을 파악하는데 관련 분야 종사자의 많은 시간과 비용 감소의 효과를 가져온다. 나비 종 분류의 정확성과 시간 효율을 높이기 위해 기계학습 모델의 입력으로 사용되는 여러 가지 특징들이 연구되었다. 그중 엔트로피 개념을 이용한 가지 길이 유사성 엔트로피나 색채 강도 엔트로피 방법이 푸리에 변환이나 웨이블릿 등 다른 특징들에 비해 높은 정확성과 적은 학습 시간을 보여주었다. 본 논문은 나비의 컬러 영상에 대한 RGB 색채 강도 엔트로피를 이용한 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 특징 추출 방법과 대표적인 앙상블 모델들을 결합한 나비 인식 시스템을 개발하고 성능을 평가한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 컬러 영상 색채 강도 엔트로피
Ⅳ. 앙상블 모델 기반 나비 인식 시스템
Ⅴ. 실험 및 결과 분석
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (13)
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IPBES, “The IPBES regional assessment report on biodiversity and ecosystem services for Europe and Central Asia,” IPBES, Germany, 2018.
G. W. Hopkins and R. P. Freckleton, “Declines in the numbers of amateur and professional taxonomists: implications for conservation,” Animal Conservation, vol. 5, no. 3, pp. 245-249, Aug. 2002.
P. J. D. Weeks and K. J. Gaston, “Image analysis, neural networks, and the taxonomic impediment to biodiversity studies,” Biodiversity&Conservation, vol. 6, pp. 263-274, Feb. 1997.
T. Xi, J. Wang, Y. Han, C. Lin, and L. Ji, “Multiple butterfly recognition based on deep residual learning and image analysis,” Entomological Research, vol. 52, no. 1, pp. 44-53, Jan. 2021.
D. Xin, Y. W. Chen, and J. Li, “Fine-Grained Butterfly Classification in Ecological Images Using Squeeze-And- Excitation and Spatial Attention Modules,” Applied Sciences, vol. 10, no. 5, p. 1681, Mar. 2020.
G. W. Hopkins and R. P. Freckleton, “Declines in the numbers of amateur and professional taxonomists: implications for conservation,” Animal Conservation, vol. 5, no. 3, pp. 245-249, Aug. 2002.
P. J. D. Weeks and K. J. Gaston, “Image analysis, neural networks, and the taxonomic impediment to biodiversity studies,” Biodiversity&Conservation, vol. 6, pp. 263-274, Feb. 1997.
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