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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
장수진 (중앙대학교) 위정아 (중앙대학교) 김영빈 (중앙대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2019 학술대회 발표 논문집
발행연도
2019.2
수록면
746 - 749 (4page)

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영화 산업은 해가 갈수록 규모가 커지고 있다. 효율적인 영화 DB 구축을 위해서 자동화된 장르예측과 나아가 등급 예측이 필요로 되지만 사람의 주관적인 판단과 시간이 많이 들어가는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 합성곱 신경망을 이용하여 한국 영화 포스터의 장르를 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 적은 층의 합성곱 신경망 구조를 활용하여 장르별로 영화 포스터가 가지는 특징을 추출하여 이를 학습해 장르 예측에 활용하였다. 우리는 556 장의 한국 영화포스터를 대상으로 영화의 장르 예측을 수행하여 81%의 정확도로 예측하는 것을 확인하였다.
#영화 장르 분류 #합성곱 신경망 #딥러닝 #머신러닝

목차

요약문
1. 서론
2. 영화 장르 분류 모델
3. 실험
4. 결론
참고문헌

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