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김종우; 조수선

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김종우 (Inha University) 조수선 (Korea National University of Transportation)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제21권 제8호

발행연도: 2018.8

수록면: 960 - 968 (9page)

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The mobile visual search service uses a query image to acquire linkage information through preconstructed DB search. From the standpoint of this purpose, it would be more useful if you could perform a search on a web-based keyword search system instead of a pre-built DB search. In this paper, we propose a representative query extraction algorithm to be used as a keyword on a web-based search system. To do this, we use image classification labels generated by the CNN (Convolutional Neural Network) algorithm based on Deep Learning, which has a remarkable performance in image recognition. In the query extraction algorithm, dictionary meaningful words are extracted using Wikipedia, and hierarchical categories are constructed using WordNet. The performance of the proposed algorithm is evaluated by measuring the system response time.

#Mobile Visual Search #Keyword Generation #Wikipedia #WordNet #Convolutional Neural Network #Tag Classification

참고문헌 (9)

참고문헌 신청

[단행본] - J. Bughin / 2011 / The Impact of Internet Technologies: Search / McKinsey and Company

[학술지(정기간행물)] - S.J. Lee / 2014 / Technology and Standardization Trend of Mobile Visual Search / Electronics and Telecommunications Trends 29 (1) : 61 ~ 71

[기타자료] - P. Fischer / 2014 / Descriptor Matching with Convolutional Neural Networks: a Comparison to SIFT

[학술대회논문] - J. Wu / 2015 / Deep Multiple Instance Learning for Image Classification and Auto-Annotation / Proceeding of 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 3460 ~ 3469

[학술대회논문] - A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems 1 : 1097 ~ 1105

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