shinetheworld01 님의 블로그

CNN(Convolution Neural Network)1. Neural NetworkANN, MLPANN(Artificial Neural Network) 인공신경망사람의 신경망 원리와 구조를 모방하여 만든 기계학습 알고리즘인간의 뇌에서 뉴런들이 어떤 신호, 자극 등을 받고, 그 자극이 어떠한 임계값(threshold)을 넘어서면 결과 신호를 전달하는 과정에서 착안  단점학습과정에서 파라미터의 최적값을 찾기 어렵다 - 출력값을 결정하는 활성화 함수의 사용은 기울기 값에 의해 weight가 결정되는데, 이런 gradient 값이 뒤로 갈수록 점점 작아져 0에 수렴하는 오류를 낳기도 하고 부분적인 에러를 최저 에러로 인식하여 더이상 학습을 하지 않는 경우가 존재Overfitting에 따른 문제학습 시간이 너..

얼굴 인식에 사용되는 주요 알고리즘1. Eigenfaces (PCA 기반)- 주성분 분석을 사용해 얼굴의 특징을 추출- 차원 축소에 효과적이지만 조명 변화에 민감2. Fisherfaces (LDA 기반)- 선형 판별 분석(LDA)을 사용- 클래스 간 분산을 최대화하고 클래스 내 분산을 최소화- Eigenfaces보다 조명 변화에 강인함3. SIFT(Scale Invariant Feature Transform)- 스케일과 회전에 불변한 특징점을 추출- 부분적 가림에 강인하지만 계산 비용이 높음4. SURF(Speeded Up Robust Features)- SIFT를 개선한 알고리즘으로 속도가 더 빠름- 특징점 추출과 매칭에 효과적5. 딥러닝 기반 방법- CNN(Convolutional Neural Net..