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dc.contributor.author 김동영 -
dc.contributor.author 이충희 -
dc.date.accessioned 2018-07-11T12:38:00Z -
dc.date.available 2018-07-11T12:38:00Z -
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11750/8532 -
dc.description.abstract 영상 인식을 위한 학습 방법이 개시된다. 이 학습 방법은, 객체가 존재하는 참 영상과 객체가 존재하지 않는 거짓 영상을 포함하는 학습 영상으로부터 다수의 특징들을 추출하는 단계; 상기 학습 영상으로 추출된 다수의 특징들 중에서 상기 참 영상과 상기 거짓 영상을 구분하는 데 기여도가 큰 일정 개수의 제1 특징들을 선택하는 단계; 상기 선택된 제1 특징들을 기반으로 분류기를 생성하는 단계; 상기 생성된 분류기를 검증 영상(validation image)으로 실험하여, 객체가 존재하는 검증용 참 영상과 객체가 존재하지 않는 검증용 거짓 영상으로 분류하는 단계; 상기 검증용 참 영상과 상기 검증용 거짓 영상으로부터 다수의 특징들을 추출하고, 추출한 다수의 특징들을 분석하여 상기 검증용 참 영상과 상기 검증용 거짓 영상을 구분하는 데 기여도가 큰 일정 개수의 제2 특징들을 선택하는 단계; 상기 제2 특징들을 기반으로 상기 제1 특징들을 조정하는 단계; 및 상기 조정된 제1 특징들을 기반으로 최종 분류기를 생성하는 단계;를 포함한다. -
dc.title 영상 인식을 위한 학습 장치 및 그 학습 방법 -
dc.title.alternative LEARNING DEVICE FOR IMPROVING IMAGE RECOGNTION PERFORMANCE AND LEARNING METHOD THEREOF -
dc.type Patent -
dc.publisher.country KO -
dc.identifier.patentApplicationNumber 10-2016-0136469 -
dc.date.application 2016-10-20 -
dc.identifier.patentRegistrationNumber 10-1802500 -
dc.date.registration 2017-11-22 -
dc.contributor.assignee (재)대구경북과학기술원(100/100) -
dc.description.claim 객체가 존재하는 참 영상과 객체가 존재하지 않는 거짓 영상을 포함하는 학습 영상으로부터 다수의 특징들을 추출하는 단계; 상기 학습 영상으로 추출된 다수의 특징들 중에서 상기 참 영상과 상기 거짓 영상을 구분하는 데 기여도가 큰 일정 개수의 제1 특징들을 선택하는 단계; 상기 선택된 제1 특징들을 기반으로 분류기를 생성하는 단계; 상기 생성된 분류기를 검증 영상(validation image)으로 실험하여, 객체가 존재하는 검증용 참 영상과 객체가 존재하지 않는 검증용 거짓 영상으로 분류하는 단계;상기 검증용 참 영상과 상기 검증용 거짓 영상으로부터 다수의 특징들을 추출하고, 추출한 다수의 특징들을 분석하여 상기 검증용 참 영상과 상기 검증용 거짓 영상을 구분하는 데 기여도가 큰 일정 개수의 제2 특징들을 선택하는 단계; 상기 제2 특징들을 기반으로 상기 제1 특징들을 조정하는 단계; 및 상기 조정된 제1 특징들을 기반으로 최종 분류기를 생성하는 단계; 를 포함하는 영상 인식을 위한 학습 방법. -
dc.type.iprs 특허 -
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