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인식 실험 결과 인식률은 현저히 저조하지만, 인공지능을 이용한 인식에 대한 시발점을 마련하게 되었다.
화자 독립형을 위한 인식 알고리즘으로 DHMM을 이용하여 PC상에서 인식 실험 결과 거의 98%의 인식률을 나타냈었다.
앞으로 연구방향으
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인공지능의 응용분야
(1) 신경망(Neural Networks, NN)
(2) 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms, GA)
(3) 퍼지이론 (Fuzzy Theory)
(4) 에이전트 시스템 (Agent System)
(5) 전문가 시스템(Expert Systems)
(6) 패턴인식 (Pattern Recognition)
(7) 자연언어 시스템(Natur
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인공지능의 응용분야
(1) 신경망(Neural Networks, NN)
(2) 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms, GA)
(3) 퍼지이론 (Fuzzy Theory)
(4) 에이전트 시스템 (Agent System)
(5) 전문가 시스템(Expert Systems)
(6) 패턴인식 (Pattern Recognition)
(7) 자연언어 시스템(Natural La
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인공지능의 등장배경과 연구동향
2. 신경망 (Neural Network)
3. 전문가시스템 (Expert System)
4. 지식베이스 시스템 (Knowledge-base System)
5. 퍼지이론 (Fuzzy Theory)
6. 기타 관련연구
1) 자연어 처리 (Natural Language Processing)
2) 패턴인식 (Pattern Recogn
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인공 지능의 응용 분야
(1)전문가 시스템
(2)번역 시스템
(3)담화(음성) 이해
(4)로보틱스와 센서 시스템
(5)컴퓨터 비젼과 장면 인식
(6)지능형 컴퓨터 교육
(7)다른 응용 분야
6.인공지능 시스템
(1)문제해결에 대한 이해
(2)
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알고리즘 9
Ⅲ. 제스처 인식 12
1. 인식을 위한 손 영역의 정규화 12
2. 손의 중심 찾기 12
3. 인식을 위한 손가락의 개수를 추출 13
Ⅳ. 실험 및 결과 15
1. 전체 시스템의 구조 15
2. 실험 결과 18
Ⅴ. 결 론
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인공지능 기술이 가져올 수 있는 긍정적인 변화와 사회적 책임을 고려하면서, 윤리적이고 신뢰할 수 있는 얼굴 인식 기술을 개발하는 데 주력하겠습니다. 알고리즘의 투명성과 공정성을 확보하기 위해 최선을 다하고, 이를 통해 고객과 사회
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하겠습니다. 이를 통해 지속적으로 성과를 만들어내고, 나아가 새로운 프로젝트에도 도전할 준비가 되어 있습니다. 장기적으로는 슈프리마의 얼굴 인식 분야에서 선도적인 기술력을 유지할 수 있도록 기여하겠습니다. 연구 개발뿐만 아니라
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인식 인공지능 개발 목표를 실현하는 데 보탬이 되기를 진심으로 기대합니다. 1. 얼굴인식 인공지능 알고리즘 개발 경험에 대해 구체적으로 서술해 주세요.
2. 얼굴인식 기술의 발전 방향과 본인이 기여할 수 있는 바에 대해 설명해 주세
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인공지능 기술이 국방 분야에 어떻게 적용될 수 있는지 탐구하고, 이에 대한 솔루션을 제시하고 싶습니다. 대학 시절부터 인공지능의 다양한 알고리즘과 음성 인식 기술에 대해 공부하고 연구해왔습니다. 이론적 지식뿐만 아니라 실제 프로
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인식 기술 개발에도 기여하고자 하며, 안전한 자율주행 생태계 조성을 위한 표준화와 규제 개선 방향 제시에도 관심을 두고 있습니다. 종합적으로, 연구 목표는 복잡한 현실 상황에서도 높은 신뢰도를 갖는 인식 알고리즘을 개발하여 자율주
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