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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 799 - 807 (9page)
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본 논문에서는 인공신경망 기반의 사물인식 기능을 활용하는 다양한 애플리케이션을 웹에서 쉽게 구현할 수 있도록 지원하는 플랫폼 구현에 관해 기술한다. 본 논문에서 제안하는 플랫폼은 컨볼루션 인공신경망을 통한 사물인식 기능에 기반하고 있으며, 자바 자바스크립트 기반의 다양한 라이브러리를 사용하여 별도의 소프트웨어 설치가 필요 없이 웹에서 쉽게 활용할 수 있다는 장점을 제공한다. 제안 플랫폼은 입력 영상으로부터 이미지 객체를 추출하는 기능, 대량의 이미지로부터 특정 사물이나 얼굴을 학습하는 기능, 그리고 학습된 데이터를 기반으로 판단을 수행하는 기능을 각각 수행하는 모듈로 구성된다. 사용자는 원하는 작업을 프로젝트 단위로 생성, 관리할 수 있으며, 사물 검출 또는 얼굴 검출 모드를 선택하여 적절한 이미지 데이터를 통해 학습시킴으로써 사물인식을 통한 판단이 가능하도록 설계하였다. 또한 판단의 결과를 타 플랫폼에 중계하거나 직접적으로 연동할 수 있는 수단을 제공하므로 다양한 사물인터넷 응용 서비스에 접목하여 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
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참고문헌 (13)
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A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems
Y. Taigman / 2014 / DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification / Proceedings of the 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
R. Girshick / 2016 / Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 38(1):142~158
Tensorflow
Node.js
Y. Taigman / 2014 / DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification / Proceedings of the 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
R. Girshick / 2016 / Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 38(1):142~158
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