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One-class classification for the relevance feedback in content-based image retrieval is one of most important research issues. However, the conventional one-class classification techniques can have an overfitting problem. Thus, in this paper, we propose a novel one-class classification technique usi...
저자 | 김소현 |
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학위수여기관 | 서울시립대학교 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 전자전기컴퓨터공학과 |
발행연도 | 2018 |
총페이지 | iii, 27 p. |
키워드 | one-class classification generative adversarial net deep learning image retrieval convolution neural network |
언어 | eng |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T14797564&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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