Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
겹친 문자 이미지 분류를 위한 합성곱 신경망 모델의 정확도 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Accuracy analysis of convolutional neural network models for overlapped character image classification |
| 저자(Author) |
이상민
김남기
Sangmin Lee
Namgi Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 22 NO. 02 PP. 0161 ~ 0162 (2021. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 필기체 분류의 문제가 아니라 그보다 더 어렵다고 볼 수 있는 필기체로 겹쳐 쓴 문자를 분류하는 문제에 기존의 딥러닝 모델을 적용하여 그 성능을 분석해 본다. 이를 위해 그동안 연구되었던 합성곱 신경망(convolutional neural network)모델이 구성되어있는 tensorflow를 활용하여 합성곱 신경망 모델들에 대한 학습을 진행했으며, 합성곱 신경망에 따른 성능 차이를 볼 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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