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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박상혁 (연세대학교) 변혜란 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제16권 제1호
발행연도
2010.1
수록면
85 - 89 (5page)

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대부분의 영상들은 여러 객체 영역들의 시각적인 특징과 각각의 의미들의 조합으로 구성되어 있다. 그러나 일반적으로 영상 처리를 위한 컴퓨터 시스템들은 영상을 특정 객체 영역의 의미 정보 단위로 해석하지 못하기 때문에 사람이 영상을 인지하는 것과 의미적인 차이(semantic gap)가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 각 객체 영역 단위에서 추출한 고유한 특징점들을 고차원의 의미 정보로 모델링하여 영상을 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체 단위로 추출된 고유한 특징점들의 의미 정보를 특정 객체 영역을 인식하기 위한 의미 단서로 이용한다. 이를 통하여 기존의 영상 분류 방법들에 비하여 인간의 인지 능력과 유사하고 보다 효율적으로 영상을 분류할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과는 다양한 카테고리 종류의 영상에 대하여 제안하는 방법의 효과적인 분류 성능을 보여준다.
#영상 분류 #의미 특징점 모델링 #객체 기반 영상 분류 #Image Classification #Salient Point Modeling #Object-based Image Classification

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 객체 특징점 모델링
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
참고문헌

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