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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Hyeon-sik Kim (Kumoh National Institute of Technology) Jin-Woo Jeong (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제24권 제5호
발행연도
2020.5
수록면
674 - 677 (4page)

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The cultural background of users utilizing image search engines has a significant impact on the satisfaction of the search results. Therefore, it is important to analyze and understand the cultural context of images for more accurate image search. In this paper, we investigate how the cultural context of images can affect the performance of image classification. To this end, we first collected various types of images (e.g,. food, temple, etc.) with various cultural contexts (e.g., Korea, Japan, etc.) from web search engines. Afterwards, a deep transfer learning approach using VGG19 and MobileNetV2 pre-trained with ImageNet was adopted to learn the cultural features of the collected images. Through various experiments we show the performance of image classification can be differently affected according to the cultural context of images.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구
REFERENCES

참고문헌 (7)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-004-000682340