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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
유태우 (종대학교 디지털콘텐츠학과) 김윤욱 (종대학교 디지털콘텐츠학과) 정하민 (종대학교 디지털콘텐츠학과) 유현수 (종대학교 디지털콘텐츠학과) 안용학 (세종대학교 컴퓨터공학과)
저널정보
한국융합보안학회 융합보안논문지 융합보안논문지 제18권 제3호
발행연도
2018.1
수록면
53 - 59 (7page)

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본 논문에서는 효율적인 사물 이미지 분류를 위한 계층적 이미지 분류 체계 방안에 대해 제안한다. 기존의 전체 이미지를 한 번에 분류하는 무 계층 이미지 분류에서는 상대적으로 유사한 모양을 가진 사물은 효율적으로 인식하지 못하는 모습을 보여줬다. 따라서 본 논문에서는 사물 이미지에 대해 계층적으로 분류를 시도하는 단계적 계층 구조에서의 이미지 분류 기법을 소개한다. 또한, 실제 시스템에 딥 러닝 이미지 분류가 적용되었을 때 발생할 수 있는 확장성에 대해서 고려하기 위해 확장성이 고려된 효율적인 클래스 구성 방식과 알고리즘도 소개한다. 이와 같은 방식은 상대적으로 유사한 형태를 보인 사물 이미지에 대해 더 높은 신뢰도로 이미지를 분류하는 것을 가능하게 한다.
#딥러닝 #계층 구조 #이미지 분류 #이미지 인식

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