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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.6
- 수록면
- 248 - 251 (4page)
이용수
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컴퓨터 비전에서 BoW를 이용한 장면 분류 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. BoW 기법의 장면 분류는 K-means 클러스터링을 통하여 코드북을 생성하는 과정에서 트레이닝 이미지의 클래스 정보를 활용하지 않기 때문에 성능이 제한적이라는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 BoW를 이용한 장면 분류 과정에서 코드북 생성을 위하여 각각 특징 기술자들의 유클리디안 거리뿐만이 아니라 클래스 확률 밀도 함수들의 히스토그램 교차값을 최소화 하는 최적화 K-means 클러스터링 기법을 제안한다. 장면의 SIFT 특징 기술자 정보뿐만 아니라 장면이 속해있는 클래스 정보를 결합하여 클러스터링을 수행함으로써 장면 분류의 정확도를 높일 수 있다. 장면 분류 정확도 실험에서 제안하는 클러스터링을 사용한 BoW 장면 분류 기법은 기존의 K-means을 사용한 BoW 장면 분류 기법보다 높은 정확도를 보여준다.
목차
요약
1. 서론
2. Bag-of-Words 기반의 장면 분류
3. 클래스 정보 활용 클러스터링 기반의 BoW 기법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌
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