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저자정보
이기원 (한국교통대학교) 맹주형 (한국교통대학교) 송석일 (한국교통대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제5호(JKIIT, Vol.20, No.5)
발행연도
2022.5
수록면
31 - 37 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.5.31

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컨텐츠 기반 이미지 검색 방법은 이미지 데이터 집합 중 질의 이미지와 유사한 이미지를 찾는 것이다. 최근 CNN(Convolution Neural Network)과 같은 심층 신경망을 이용하여 이미지의 특징을 추출하고 이를 이용하여 유사 이미지를 검색하는 방법이 제안되었다. 이 방법들은 이미지 전체의 특징을 이용한 검색은 가능하지만, 이미지 내의 특정 객체 정보를 이용한 이미지 검색은 어렵다. 이 논문에서는 CNN 기반 이미지 특징과 객체인식기법을 이용하여 이미지에서 인식한 객체 정보를 결합하는 새로운 이미지 특징 추출 기법을 제안한다. 또한, 이 논문에서는 DCNN기반 특징과 객체 특징을 결합한 이미지의 특징을 위해서 RBF(Radial Basis Function)과 Jaccard 거리를 결합한 새로운 거리 척도를 제안한다. 제안하는 방법의 우수성을 입증하기 위해서 실험을 통해 제안하는 방법이 CNN 미지 특징만을 이용하는 방법에 비해 정확도가 향상됨을 보인다.
#image retrieval #CNN #object recognition #image feature

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 특징 추출 방법 및 유사도 척도
Ⅲ. 성능평가
Ⅳ. 결론
References

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