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초록

영어

Recently, convolutional neural network (CNN) have been showed outstanding performance in the field of image recognition, image processing and computer vision, etc. In this paper, we propose a CNN-based image rotation correction algorithm as a solution to image rotation problem, which is one of the factors that reduce the recognition rate in image recognition system using CNN. In this paper, we trained our deep learning model with Leeds Sports Pose dataset to extract the information of the rotated angle, which is randomly set in specific range. The trained model is evaluated with mean absolute error (MAE) value over 100 test data images, and it is obtained 4.5951.

한국어

이미지 인식 및 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 분야에서 합성곱 인공신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)은 다양하게 응용되고 탁월한 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용한 이미지 인식 시스템에서 인식률을 저하시키는 요인 중 하나인 이미지의 회전에 대한 해결책으로써 CNN 기반 이미지 회전 보정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 Leeds Sports Pose 데이터셋을 활용하여 이미지를 임의의 각도만큼 회전시킨 학습데이터로 인공지능 모델 을 학습시켜 출력으로 회전된 각도를 추정하도록 실험을 진행하였다. 학습된 인공지능 모델을 100장의 테스트 데이터 이미지로 실험하여 mean absolute error (MAE) 성능지표를 기준으로 4.5951의 값을 얻었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥 러닝 알고리즘
1. 다층 퍼셉트론
2. CNN
Ⅲ. 실험 환경 및 결과
1. 실험 데이터
2. 실험 환경
3. CNN 네트워크
4. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

키워드

저자

• 이동구 [ Donggu Lee | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 선영규 [ Young-Ghyu Sun | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 김수현 [ Soo-Hyun Kim | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 심이삭 [ Issac Sim | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 이계산 [ Kye-San Lee | 정회원, 경희대학교 전파공학과 ]
• 송명남 [ Myoung-Nam Song | 준회원, ㈜현대엠아이비인터내셔널 ]
• 김진영 [ Jin-Young Kim | 정회원, 광운대학교 전자융합공학과 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380