메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김종복 (농촌진흥청) 장동화 (농촌진흥청) 양가영 (농촌진흥청) 권경석 (농촌진흥청) 하태환 (농촌진흥청) 이준환 (전북대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제23권 제4호
발행연도
2022.4
수록면
34 - 40 (7page)
DOI
10.5762/KAIS.2022.23.4.34

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
반려견 수가 급격하게 증가하면서 유기 · 유실 방지나 반련견 관련 산업 확장을 위해 보다 정확하고 편리한 개체식별 방법에 대한 필요성이 커지고 있다. 이에 따라 사람 생체인식 기술을 반려견에 적용하는 연구가 이뤄지고 있으며, 그 중 대표적인 반려견 생체인식 방법으로 영상기반의 비문인식이 주목받고 있다. 하지만 반려견의 경우 사람과 달리 비협조적이기 때문에 비문 이미지 수집 과정에서 비문인식에 적합하지 않은 품질의 이미지가 상당수 수집되며, 이는 비문 인식률을 떨어뜨리는 주요 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝을 활용하여 반려견 비문 인식에 사용할 이미지의 품질을 평가하고 선별하여 비문 인식 성능을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 반려견 11마리로부터 수집된 55장의 원본 이미지를 기반으로 이미지 수집 중에 발생할 수 있는 왜곡 요소 10가지를 반영하여 5,500장의 데이터 세트를 생성하였다. VGG16을 활용하여 전이학습과 미세조정을 통해 모델을 학습하고 평가한 결과, 반려견 비문 이미지 평균 품질분류 정확도는 86.65%로 나타났다. 이미지 왜곡 종류별 분류 성능은 밝기(91.52%), 선명도(87.65%), 명암(86.43%), 잡음(82.58%) 순으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 방법을 통해 반려견 비문 인식 시스템의 불필요한 인식 처리 횟수를 줄이고 인식률도 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 실험결과
4. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0