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전자공학회 논문지 (Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers)

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한글제목(Korean Title) 영상처리 및 심층 네트워크 기반 영상 분할 방법
영문제목(English Title) Image Segmentation Method using Image Processing and Deep Network Techniques
저자(Author) 정홍구   정현우   윤병현   최강선   Hong-Gu Jeong   Hyun-Woo Jeong   Byung-Hyun Yoon   Kang-Sun Choi  
원문수록처(Citation) VOL 58 NO. 01 PP. 0067 ~ 0073 (2021. 01)
한글내용
(Korean Abstract)
심층 신경망 이용하는 영상 분할 방법은 의미 단위 영상 분할 문제에서 좋은 성능을 보여 왔지만, 신경망 내부의 반복되는 샘플링에 의한 동작 부정확하고 불확실한 경계를 갖는 고질적인 문제가 있다. 반면에 전통적인 영상처리 기법을 이용한 영상 분할 방법은 객체가 뚜렷한 윤곽을 갖으나 의미 단위 분할이 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 영상처리 기법과 심층 신경망을 모두 활용해 의미 단위 분할이 가능하며 더욱 정확한 윤곽을 갖는 영상 분할 방법을 제안한다. 공공 데이터 셋을 이용한 실험에서 제안하는 영상 분할 방법은 심층 신경망 기반 영상 분할기법의 결과를 효율적으로 개선함을 보여준다.
영문내용
(English Abstract)
Deep neural network (DNN)-based image segmentation has performed well at the image semantic segmentation challenges. However, iterative sampling in the network causes inaccurate and uncertain segment boundaries. On the other hand, conventional image segmentation based on image processing tends to extract well-aligned object boundaries, but has been difficult in the semantic segmentation. In this paper, we propose image segmentation method that exploits both image processing techniques and the DNN to extract semantic objects with well-aligned boundaries. In the experiments, it is confirmed that the proposed algorithm improves DNN-based segmentation effectively.
키워드(Keyword) Superpixel   Machine learning   Semantic segmentation   Clustering  
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