인물 정보 태그를 활용한 드라마 영상의 이미지 캡셔닝 성능 개선

Q: 이 논문에서 정의한 이미지 캡셔닝이란 무엇인가?

주어진 이미지를 분석하여 해당 이미지의 내용을 설명하는 자연어 문장을 생성하는 과제다. 본 연구에서는 특히 드라마나 영화와 같이 추가적인 정보가 필요한 영상 데이터에 적합하도록 인물 태그를 결합하여 등장인물 정보가 포함된 캡션을 생성하는 것을 목표로 한다.

Q: 이미지 캡셔닝 모델에 인물 태그를 추가했을 때 어떤 효과가 나타나는가?

연구 결과, 인물 태그를 추가한 모델이 기존 OSCAR+ 모델보다 성능이 향상되었으며 특히 등장인물의 이름을 더 정확하게 파악하는 경향을 보였다. 다만 데이터셋의 편향으로 인해 캡션이 주인공의 이름으로 치우쳐 생성되는 한계가 함께 관찰되었다.

김현주; 조진욱; 현지웅; 정윤경

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김현주 (성균관대학교) 조진욱 (성균관대학교) 현지웅 (성균관대학교) 정윤경 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.6

수록면: 977 - 979 (3page)

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이미지 캡션 생성 (image captioning task) 은 주어진 이미지를 설명하는 자연어 문장을 생성하는 과제이다. 최근 딥러닝 기술을 기반으로 하는 이미지 캡션 모델들은 이미지를 설명하는 능력이 준수하다. 그러나 이런 범용적인 모델들이 생성한 캡션은 등장인물의 이름 등 고유한 정보가 포함되지 않는다. 특히, 드라마나 영화와 같은 분야에서는 고유 정보가 포함되지 않을 경우 캡션의 설명력이 부족하다. 본 논문에서는 기존 높은 성능의 방법론 중 학습 시 이미지와 객체 정보를 연결해주는 객 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-569-001870471

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상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
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	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
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