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저자정보
Vo Hoang Trong (Chonnam National University) Gwang-Hyun Yu (Chonnam National University) Dang Thanh Vu (Chonnam National University) Ju-Hwan Lee (Chonnam National University) Nguyen Huy Toan (Chonnam National University) Jin-Young Kim (Chonnam National University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제8호(JKIIT, Vol.18, No.8)
발행연도
2020.8
수록면
19 - 30 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.8.19

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본 논문에서는 분류 목적으로 훈련 된 심층신경망에서 서술자을 추출하여 컨텐츠 기반 이미지 검색의 수행능력을 연구하였다. 잡초 분류를 위해 학습된 VGG 심층신경망 모델을 미세 조정하여 사용한다. 해당 VGG 모델의 2개의 전결합층과 전역 평균 풀링으로 부터 이미지의 서술자인 특징벡터를 얻는다. 특징벡터의 차원을 줄이기 위하여 주성분 분석을 적용하고, 오토인코더 네트워크를 개발하여 차원을 32, 64, 128, 256차원으로 줄였다. 실험은 전남대학교 잡초 데이터 세트에서 ‘종’ 검색을 진행 하였다. 실험에 따르면 잡초 분류를 위해 훈련된 심층신경망에서 수집된 특징은 이미지 검색에서 우수한 성능을 보인다. 차원 축소 기법 없이 평균정밀도의 평균값은 0.97693을 달성한다. 반면 오토인코더를 통한 설명자 차원을 줄이면, 설명자 256차원에서 평균 정밀도의 평균값은 0.97719를 달성한다.
#weeds retrieval #deep neural network #dimensionality reduction #autoencoder #PCA #feature extraction

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related works
Ⅲ. Methodology
Ⅳ. Experimental results
Ⅴ. Conclusion
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
N. Ali / 2016 / A novel image retrieval based on visual words integration of SIFT and SURF / PloS one 11(6):e0157428 Crossref Y. Ren / 2014 / Bagof-bags of words irregular graph pyramids vs spatial pyramid matching for image retrieval / 2014 4th international conference on image processing theory, tools and applications (IPTA) :1~6 google schola R. Hu / 2013 / A performance evaluation of gradient field hog descriptor for sketch based image retrieval / Computer Vision and Image Understanding 117(7):790~806 google schola G. Xu / 2016 / Shape retrieval using deep autoencoder learning representation / 2016 13th International Computer Conference on Wavelet Active Media Technology and Information Processing (ICCWAMTIP) :227~230 google schola M. Tzelepi / 2018 / Deep convolutional learning for content based image retrieval / Neurocomputing 275:2467~2478 google schola

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