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KSC 2018

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한글제목(Korean Title) 서울 랜드마크 인식을 위한 학습 이미지 데이터셋 구축 및 CNN을 이용한 인식 실험
영문제목(English Title) Building Training Image Dataset and Experiments with Convolutional Neural Network
저자(Author) 이윤아   낭종호   Yoonah Lee   Jongho Nang  
원문수록처(Citation) VOL 45 NO. 02 PP. 0845 ~ 0847 (2018. 12)
한글내용
(Korean Abstract)
현재 관광객의 증가에 따라, 미국과 유럽, 일본에서는 랜드마크 이미지를 통해 장소를 판별하는 연구들이 활발히 일어나고 있다. 그러나, 한국의 랜드마크에 관한 이미지 또는 영상의 데이터를 기반으로 장소를 판별하는 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 서울 랜드마크 이미지 데이터셋을 구축하고 기존에 연구된 합성곱 신경망의 구조를 적용하고 분석하여 장소를 판별 할 수 있도록 한다. 트립어드바이저 사이트에서 서울 랜드마크 클래스를 선정했고 구글 이미지에서 이미지를 크롤링한 후 직접 노이즈를 제거하여 데이터셋을 구축했다. 그 결과, 서울 랜드마크 데이터셋은 13개의 클래스와 총 9,337장의 이미지로 구성되어 있으며, 이를 기반으로 AlexNet, VGG16, ResNet 합성곱 신경망 모델을 사용하여 랜드마크 인식을 실험한 결과 기존의 랜드마크 데이터셋과 비교하여 더 높은 정확도를 보였다.
영문내용
(English Abstract)
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