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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창기 (강원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.8
발행연도
2016.8
수록면
878 - 882 (5page)

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이미지의 내용을 설명하는 캡션을 자동으로 생성하는 기술은 이미지 인식과 자연어처리 기술을 필요로 하는 매우 어려운 기술이지만, 유아 교육이나 이미지 검색, 맹인들을 위한 네비게이션 등에 사용될 수 있는 중요한 기술이다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성을 위해 Convolutional Neural Network(CNN)으로 인코딩된 이미지 정보를 입력으로 갖는 이미지 캡션 생성에 최적화된 Recurrent Neural Network(RNN) 모델을 제안하고, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 모델이 Flickr 8K와 Flickr 30K, MS COCO 데이터 셋에서 기존의 연구들보다 높은 성능을 얻음을 보인다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. RNN을 이용한 이미지 캡션 생성
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (13)

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