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합성곱 신경망의 기계학습 기법을 이용한 이미지 분류

허인성 (서강대학교 일반대학원)

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최근에 방대한 양의 멀티미디어 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 이미지 분류 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 분류는 가장 기본적인 이미지 분석 기법으로 컴퓨터 비전에서 필수적인 기법으로 자리 잡고 있다. 따라서 이미지 분류 성능을 높이기 위한 다양한 시도와 연구가 이루어지고 있다. 하지만 다양한 변화 요인들을 포함하는 멀티미디어 데이터를 효과적으로 처리하는 데에 어려움이 따르고 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 방법 중 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업을 수행하는 기계학습 알고리즘인 딥 러닝 기법에서 사용되는 다양한 알고리즘을 알아보고, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 사용한 이미지 분류 기법을 통해 이미지 분류 실험을 수행한다. 특히, 합성곱 신경망을 이용한 멀티 클래스 및 바이너리 클래스 분류 기법의 이미지 분류 성능을 정량적으로 비교 분석하고 성능을 평가한다.
최근에 방대한 양의 멀티미디어 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 이미지 분류 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 분류는 가장 기본적인 이미지 분석 기법으로 컴퓨터 비전에서 필수적인 기법으로 자리 잡고 있다. 따라서 이미지 분류 성능을 높이기 위한 다양한 시도와 연구가 이루어지고 있다. 하지만 다양한 변화 요인들을 포함하는 멀티미디어 데이터를 효과적으로 처리하는 데에 어려움이 따르고 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 방법 중 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업을 수행하는 기계학습 알고리즘인 딥 러닝 기법에서 사용되는 다양한 알고리즘을 알아보고, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 사용한 이미지 분류 기법을 통해 이미지 분류 실험을 수행한다. 특히, 합성곱 신경망을 이용한 멀티 클래스 및 바이너리 클래스 분류 기법의 이미지 분류 성능을 정량적으로 비교 분석하고 성능을 평가한다.
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Recently the need for technology to effectively analyse enormous amount of multimedia data has increased. Image classification is the most basic technique for multimedia data analysis and it is considered as one of the most essential field in computer vision. Even though there are various ongoing researches to develop image classification, there are difficulties to effectively analyse diverse variations in multimedia data. In this paper, the Deep Learnning Technique, a machine learning algorithm that can summarise the main contents of a large amount of data, will be evaluated for image classification. The Convolutional Neural Network method is employed in multi-class and binary-class setups and their image classification performances are quantitatively analyzed.
Recently the need for technology to effectively analyse enormous amount of multimedia data has increased. Image classification is the most basic technique for multimedia data analysis and it is considered as one of the most essential field in computer vision. Even though there are various ongoing researches to develop image classification, there are difficulties to effectively analyse diverse variations in multimedia data. In this paper, the Deep Learnning Technique, a machine learning algorithm that can summarise the main contents of a large amount of data, will be evaluated for image classification. The Convolutional Neural Network method is employed in multi-class and binary-class setups and their image classification performances are quantitatively analyzed.