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초록·키워드
This paper proposes a new image clustering system for travel application that combines the VAE (Variational Auto Encoder) algorithm for the encoder part and unsupervised learning. The encoder part of the VAE algorithm, which extracts features from images, is shown to outperform the image feature extraction performance of conventional CNNs (Convolutional Neural Networks). Although the VAE algorithm is suitable for feature extraction, it is not well-suited for image classification based on those features. Therefore, in this paper, a new algorithm called VC(VAE Cluster) is proposed by combining the VAE algorithm"s encoder with a clustering algorithm to classify the features extracted by the VAE algorithm. The proposed method leverages the features extracted by the VAE algorithm to perform classification, allowing images with similar features to be grouped together. This advantage enables image clustering without the need for manual labeling of each individual image. Through various tests, the proposed method demonstrates superior clustering performance compared to other existing methods.
본문·목차
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