지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 1,207 - 1,214 (8page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2020
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
Technologies of the 4th industrial revolution have been unknowingly seeping into our lives. Many IoT based home security systems are using the convolutional neural network(CNN) as good biometrics to recognize a face and protect home and family from intruders since CNN has demonstrated its excellent ability in image recognition. In this paper, three layouts of CNN for 2D and 2.5D image of small dataset with various input image size and filter size are explored. The simulation results show that the layout of CNN with 50*50 input size of 2.5D image, 2 convolution and max pooling layer, and 3*3 filter size for small dataset of 2.5D image is optimal for a home security system with recognition accuracy of 0.966. And the longest CPU time consumption for one input image is 0.057S. Because a home security system requires good face recognition and short recognition time, the proposed layout of CNN for a face recognition is suitable to control the actuators in the home security system.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
A. Bahga / 2014 / Internet of Things, Arshdeep Bahga & Vijay Madsetti
김강철 / 2017 / Home Security System Based on IoT / 한국전자통신학회 논문지 12(1):147~154
H. Zhang / 2017 / A face recognition method based on LBP Feature for CNN / 2017 IEEE 2nd Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC) :544~547
P. Li / 2018 / Application of convolutional neural network in natural language processing / 2018 15th Int. Computer Conference on Wavelet Active Media Technology and Information Processing :120~122
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems 25(1):1097~1105
김강철 / 2017 / Home Security System Based on IoT / 한국전자통신학회 논문지 12(1):147~154
H. Zhang / 2017 / A face recognition method based on LBP Feature for CNN / 2017 IEEE 2nd Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC) :544~547
P. Li / 2018 / Application of convolutional neural network in natural language processing / 2018 15th Int. Computer Conference on Wavelet Active Media Technology and Information Processing :120~122
A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems 25(1):1097~1105
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Deep CNN 기반의 얼굴인식 시스템 개발
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2019 .04
-
CNN 기반의 얼굴 표정 인식
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2016 .06
-
CNN 기반의 행동 인식 및 분류 모델 개발
대한전기학회 학술대회 논문집
2020 .07
-
CNN을 이용한 얼굴 표정 인식
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2019 .05
-
긍정과 부정 이미지 기반 데이터 편향에 따른 CNN모델의 차이 연구
대한인간공학회 학술대회논문집
2022 .10
-
이미지 인식률 개선을 위한 CNN 기반 이미지 회전 보정 알고리즘
한국인터넷방송통신학회 논문지
2020 .01
-
CNN을 활용한 실내화재 이미지 분석 알고리즘 개발
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .11
-
Dance Movement Recognition based on Deep Learning
IEIE Transactions on Smart Processing & Computing
2024 .06
-
CNN을 이용한 개 감정인식 방법에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .02
-
A Study on Speech Emotion Recognition Using CNN
대한전자공학회 학술대회
2023 .06
-
CNN을 이용한 깊이 영상의 얼굴 각도 측정
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .06
-
Fast video action recognition based on 1D CNN
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .07
-
다양한 변수에 따른 CNN 성능 분석
정보 및 제어 논문집
2019 .04
-
CNN 기반의 이미지 초해상도 성능 개선에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2024 .06
-
초음파 영상에서 질병 추출을 위한Keras 기반의 CNN 모델
디지털콘텐츠학회논문지
2018 .10
-
이미지 유사도 측정을 위한 CNN 기반 이미지 임베딩 모델 비교 분석
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .06
-
역전파가 제거된 CNN과 LDA를 이용한 얼굴 영상 해상도별 얼굴 인식률 분석
스마트미디어저널
2016 .03
-
다양한 음성 특징값을 이용한 CNN 기반의 감정 인식 모델
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .06
-
CNN을 이용한 이미지 분류
Proceedings of KIIT Conference
2017 .06
-
Survey of the 3D Convolutional Neural Networks for Video Action Recognition
대한전자공학회 학술대회
2022 .06
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0