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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김현식 (금오공과대학교) 정진우 (금오공과대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
877 - 882 (6page)

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이미지 검색 엔진을 활용하는 사용자의 문화적 배경은 이미지 검색의 결과의 만족도에 많은 영향을 미친다. 보다 정확하고 만족스러운 이미지 검색을 위해서 이미지의 문화적 특징을 효과적으로 분석하고 이해하는 것이 매우 중요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 Flick 에서 Downtown, Park, Palace, Food 의 4 가지 카테고리에 해당하는 이미지 데이터를 무작위 수집하여 총 29,264 장의 이미지로 구성되는 데이터베이스를 구축하였다. 이렇게 수집된 이미지들의 문화적 특징을 학습하기 위하여 ImageNet 을 통해 사전 학습된 VGG19 모델을 사용해 전이 학습을 진행하였다. 마지막으로, 카테고리별 문화 특징 분류에 대한 실험을 통하여 최대 64.49% 정확도로 문화적 특성을 분류할 수 있음을 확인하였다.
#딥러닝 #이미지 분류 #전이 학습 #문화 차이

목차

요약문
1. 서론
2. 제안하는 방법
3. 실험
4. 결론 및 향후 연구
참고 문헌

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