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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.5
- 수록면
- 26 - 29 (4page)
이용수
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최근 빅데이터와 오버피팅 방지 하드웨어 성능향상으로 딥러닝(deep learning) 이 떠오르고 있다. 그 중에 CNN(Convolutional Neural Networks)은 이동 크기 회전에 내성을 갖기 때문에 로봇환경에서의 얼굴인식에 적합하다. 본 논문은 3차원 CNN을 이용하여 비디오 기반 얼굴인식을 수행하였으며 데이터 베이스를 가지고 실험을 하였다 데이터 50장을 학습하여1m 50장 2m 200장 3m 100장을 검증한 결과로 특징 맵 수에 따라 최고 100%, 88%, 73% 인식률을 얻었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Convolutional Neural Network
Ⅲ. 실험방법 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
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