Acknowledgement
본 과제(결과물)는 2021년도 교육부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 지자체-대학협력기반 지역혁신 사업의 결과입니다.(NRF-1345341782)
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.701-703
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- 2022
Multiclass image expression classification
다중 클래스 이미지 표정 분류
- Oh, myung-ho (Dongshin University) ;
- Min, song-ha (Dongshin University) ;
- Kim, Jong-min (Dongshin University)
- Published : 2022.05.26
Abstract
In this paper, we present a multi-class image scene classification method based on map learning. We were able to learn from the convolutional neural network model in the dataset, classify facial scene images of multiclass people, and classify the optimized CNN model into the Google image dataset in the experiment with significant results.
본 논문에서는 지도 학습에 기반을 둔 다중 클래스 이미지 장면 분류 방법을 제시한다. 데이터 세트에서 콘볼루션 뉴런 네트워크 모델에 학습시켜 다중 클래스 사람의 표정 장면 이미지를 분류하였으며, 실험에서는 최적화된 CNN 모델을 Google image 데이터 세트에 분류하여 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.