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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최인재 (경북대학교) 서정인 (경북대학교) 박혜영 (경북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.8
발행연도
2018.8
수록면
831 - 837 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.8.831

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최근 합성곱 신경망을 비롯한 심층 학습 기술의 발전으로 영상에서의 객체 인식의 성능이 월등히 향상되었다. 하지만 객체 인식은 영상에 포함된 다양한 변형과 인식 대상이 되는 객체의 다양성 등으로 여전히 정복하기 어려운 문제들이 남아있다. 특히 저해상도 영상에서의 객체 인식에 관한 연구는 아직 초기 단계로 만족할 만한 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 저해상도 영상에서의 객체 인식 성능을 향상시키기 위한 영상 개선 신경망을 제안하고 이로부터 획득한 영상을 합성곱 신경망 기반의 객체인식 모델의 학습 및 인식에 추가적으로 활용함으로써 해상도 변화에 강건한 객체 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 효율성을 확인하기 위해 CIFAR-10 데이터베이스와 CIFAR-100 데이터베이스를 사용하여 저해상도 환경에서의 객체 인식 성능을 측정하였고, 제안하는 방법이 저해상도 객체 인식 성능을 향상시킴과 동시에 고해상도 객체 인식 성능도 안정적으로 유지하는 것을 확인하였다.
#합성곱 신경망 #심층 신경망 #저해상도 영상 #객체 인식 #영상 개선 신경망 #convolutional neural networks #deep neural networks #low-resolution images #object recognition #image enhancement network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안하는 방법
3. 실험 설계 및 결과
4. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever and Geoffrey E. Hinton, ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1097-1105, Dec. 2012. Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia et al., Going Deeper with Convolutions, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-9, Jun. 2015. Chang Hong, Dit-Yan Yeung and Yimin Xiong, Super-Resolution Through Neighbor Embedding, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Jun. 2004. Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He and Xiaoou Tang, Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution, European Conference on Computer Vision, pp. 184-199, May. 2014. Jiwon Kim, Jung Kwon Lee and Kyoung Mu Lee, Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1646-1654, Jun. 2016.

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