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한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제15권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
521 - 526 (6page)

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본 논문은 홍채영상의 이동불변의 특징값을 추출에 탁월한 고차국소자동상관함수를 적용하여 25개의 특징값을 입력값으로 적용한 일반적인 HOLP 신경망에 특징값 25개의 평균값을 추가한 개선된 HOLP 신경망을 구현하여 인식율을 확인하여 보았다. 종류가 상이한 딥러닝 구조들과 비교하였을 때 음성과 영상분야에서 탁월한 성능을 보이는 Back-Propagation 신경망과 특징 추출기와 분류기를 통합한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network; CNN)을 활용하여 홍채인식을 인식률을 비교하여 보았다.
#Higher Order Local Autocorrelation Function #Back-Propagation #Back-Propagation neural network #Deep Learning #Convolution neural network

목차

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참고문헌 (16)

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조영복 / 2017 / 홍채학기반이 질병예측을 위한 홍채인식 알고리즘 / 한국정보통신학회논문지 21(1):107~114 dbpia Iris recognition google schola S. Tada / 2017 / First time to learn artificial intelligence / Hanbit Media google schola S. Kwon / 2019 / Detection and classification of arrhythmia beat using convolution neural network google schola 이요섭 / 2017 / 딥 러닝 프레임워크의 비교 및 분석 / 한국전자통신학회 논문지 12(1):115~122 dbpia

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