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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.9
- 수록면
- 693 - 699 (7page)
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CNN 기반의 객체 인식 성능은 매우 우수한 것으로 보고되고 있지만 모바일 기기의 앱 GUI와 같이 일반적으로 생각하기에 잡음이 적고 분명하게 인식될 수 있을 것으로 기대되는 환경에 적용해보면 인간의 관점에서 매우 유사한 GUI 입력 위젯들이 의외로 잘 인식되지는 않는다는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 CNN의 입력 위젯 인식 성능을 향상시키기 위하여 모바일 앱의 GUI를 구성하는 객체들의 관계를 활용하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 (1) CNN 기반의 객체 인식 도구인 Faster R-CNN을 이용하여 모바일 앱을 구성하는 입력 위젯을 1차 인식한 후 (2) 위젯 인식률 향상을 위하여 객체 간의 관계를 활용하는 방법을 결합하였다. 객체 간의 관계는 표현 공간상에서의 벡터의 평행 이동을 활용하여 표현되었으며, 총 323개의 앱에서 생성한 데이터에 적용한 결과 Faster R-CNN만을 사용한 경우와 비교하여 위젯 인식률을 상당히 개선할 수 있음을 확인하였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 이미지 인식과 관계 학습
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - R. Girshick / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2014) : 580 ~ 587
[학술대회논문] - R. Girshick / 2014 / Fast R-CNN / Proc. of the International Conference on Computer Vision (ICCV 2015) : 1440 ~ 1448
[학술지(정기간행물)] - S. Ren / 2016 / Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 39 (6) : 1137 ~ 1149
[학술대회논문] - J. Johnson / 2015 / Image retrieval using scene graphs / Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2015) : 3668 ~ 3678
[학술대회논문] - C. Galleguillos / 2014 / Object categorization using co-occurrence, location and appearance / Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2008) : 1 ~ 8
[학술대회논문] - R. Girshick / 2014 / Fast R-CNN / Proc. of the International Conference on Computer Vision (ICCV 2015) : 1440 ~ 1448
[학술지(정기간행물)] - S. Ren / 2016 / Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 39 (6) : 1137 ~ 1149
[학술대회논문] - J. Johnson / 2015 / Image retrieval using scene graphs / Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2015) : 3668 ~ 3678
[학술대회논문] - C. Galleguillos / 2014 / Object categorization using co-occurrence, location and appearance / Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2008) : 1 ~ 8
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