메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전준현 (경북대학교) 김태훈 (DIPVISION) 정유수 (한국전자통신연구원) 박길흠 (경북대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제9호
발행연도
2023.9
수록면
1,135 - 1,143 (9page)
DOI
10.7840/kics.2023.48.9.1135

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

딥러닝을 이용한 국부 영역 기반 손 분할
전준현 ,  김태훈 ,  정유수 외 1명 한국통신학회논문지 2023.09 학술저널
딥러닝을 이용한 국부 영역 기반 손 분할
전준현 전자전기공학부 2023.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
디지털 이미지 프로세싱의 분할(Segmentation) 기법을 통해 객체를 분할하는 것은 복잡한 배경에서 높은 정확도를 보이기 어렵다. 본 논문에서는 복잡한 환경에서 객체를 분할함에 있어 전처리 과정으로 딥러닝 객체 인식 기법을 통해 이미지의 관심 영역(ROI: Region of Interest)을 추출하고 지정한 뒤, 딥러닝 분할 기법을 사용하고, 후 처리 과정에 오츠 이진화(Otsu’s Binarization)를 이용해 임계 처리(Thresholding)를 적용 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 YOLOv4 모델을 활용한 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘을 사용하여 복잡한 이미지 속 손의 위치를 검출하고 ROI를 확장하여 U-Net 모델을 활용한 딥러닝 기반의 분할 기법이 전체 이미지에서 적용되는 것이 아닌 국부적으로 적용될 수 있도록 하고 오츠 이진화를 통해 임계처리 하는 것이다. 또한 관심 영역의 적용 여부에 따른 U-Net 분할의 효율성을 확인하고, 복잡한 배경을 가진 손 이미지에 제안하는 알고리즘을 적용한 뒤 정답과 결과 마스크의 IoU(Intersection over Union) 수치를 측정하여 제안하는 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
#손 #딥러닝 #객체 인식 #객체 분할 #Hand #Deep Learning #Object Detection #Object Segmentation

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥러닝을 이용한 국부 영역 기반 손 분할
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
J. Redmon, et al., “You only look once: Unified, real-time object detection,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, pp. 779-788, 2016. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1506.02640) google schola P. Dayan, S. Kakade, and P. R. Montague, “Learning and selective attention,” Nature neurosci., vol. 3, no. 11, pp. 1218-1223, 2000. (https://doi.org/10.1038/81504) google schola P. F. Felzenszwalb and D. P. Huttenlocher, “Efficient graph-based image segmentation,” Int. J. Comput. Vision, vol. 59, no. 2, pp. 167-181, 2004. (https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000022288.19776.77) google schola A. Urooj and A. Borji, “Analysis of hand segmentation in the wild,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, 2018. (https://doi.org/10.48550/arXiv.1803.03317) google schola S. Sural, G. Qian, and S. Pramanik, “Segmentation and histogram generation using the HSV color space for image retrieval,” in Proc. Int. Conf. Image Process., vol. 2, 2002. (https://doi.org/10.1109/ICIP.2002.1040019) google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

딥러닝 기반 의미론적 분할 기법을 통한 건물 자동추출 연구: 모델의 가중치 경중과 전이학습에 따른 정확도 변화 중심으로
유수홍 ,  손홍규 한국측량학회지 2023 .12
가상 현실 데이터셋을 활용한 의미론적 영상 분할 기반 착륙장 인식 기술
김상현 제어로봇시스템학회 논문지 2024 .02
위성 영상의 의미론적 분할을 위한 이중 입력 딥러닝 모델
정진원 ,  신요안 한국통신학회 학술대회논문집 2023 .11
Mask2Former 를 이용한 크랙 시맨틱 분할
박철홍 ,  하종은 제어로봇시스템학회 논문지 2023 .12
비전 트랜스포머 성능향상을 위한 이중 구조 셀프 어텐션
이광엽 ,  문환희 ,  박태룡 전기전자학회논문지 2023 .09

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-567-002051483