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저자정보
박상헌 (한국전자통신연구원) 전태재 (연세대학교) 김상혁 (연세대학교) 이상윤 (연세대학교) 김주완 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제9권 제3호
발행연도
2016.6
수록면
249 - 256 (8page)

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최근 시각장애인 및 교통약자의 자유로운 보행을 보장하기 위한 많은 기술들이 연구되고 있다. 자유로운 보행을 위한 장치로는 영상카메라, 초음파센서 및 가속도 센서 등을 이용하는 스마트 지팡이와 스마트 안경 관련 기술이 있다. 대표적인 기술로는 물체를 식별하여 장애물을 검출하고 보행 가능 영역을 추출하는 기술, 랜드마크 심볼 정보를 인식하여 주위 환경 정보를 주는 기술 등 여러 가지 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 시각장애인에게 필요한 시설의 대표 심볼을 선정하여 착용한 영상 장치의 정보로부터 심볼을 인식하는 알고리즘을 딥러닝 기술을 이용하여 연구하였다. 그 결과로 딥러닝 영상처리 분야에서 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 사용하여 서로 다른 딥러닝 구조를 실험을 통하여 비교하고 분석하였다.
#Convolutional neural network #Deep learning #Deep neural network #Machine learning #Symbol recognization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 심볼 인식 기술
3. 인공신경망을 이용한 인식 기술
4. 심층 인공 신경망을 이용한 랜드마크 심볼 인식 방법
5. 실험 결과
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

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