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2020년 대한전자공학회 하계종합학술대회

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한글제목(Korean Title) Convolutional Autoencoders 및 Artificial Neural Networks에 기반한 세포 이미지의 분류 방법
영문제목(English Title) A Classification Method for the Cell Images based on Convolutional Autoencoders and Artificial Neural Networks
저자(Author) 칼렙   문광석   이석환   권상근   권기룡   Caleb Vununu   Kwang-Seok Moon   Suk-Hwan Lee   Seoung-Khun Kwon   Ki-Ryong Kwon  
원문수록처(Citation) VOL 43 NO. 01 PP. 0911 ~ 0913 (2020. 08)
한글내용
(Korean Abstract)
영문내용
(English Abstract)
The present work proposes a classification system for the HEp-2 cell images using an unsupervised deep feature learning method. We propose the use of the deep convolutional autoencoder (DCAE) that takes the original cell images as the inputs and learns to reconstruct them in order to capture the features related to the global shape of the cells. A final feature vector is constructed by using the latent representations learned by the DCAE and given to a nonlinear classifier whose output will represent the final type of the cell image.
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