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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Il-Hwan Kim (Soongsil University) Deok-Gi Hong (Soongsil University) Jae-Keun Kim (Soongsil University) Young-Mo Kim (Soongsil University) Seok-Yoon Kim (Soongsil University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제24권 제1호(통권 제178호)
발행연도
2019.1
수록면
57 - 65 (9page)

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In this paper, we propose a Rights Management Information(RMI) expression systems for individual sites are integrated and the performance evaluation is performed to find out an efficient comparing and updating method of RMI through various image feature point search techniques. In addition, we proposed a weighted scoring model for both public domain sites and posts in order to use the most latest RMI based on reliable data. To solve problem that most public domain sites are exposed to copyright infringement by providing inconsistent RMI(Rights Management Information) expression system and non-up-to-date RMI information. The weighted scoring model proposed in this paper makes it possible to use the latest RMI for duplicated images that have been verified through the performance evaluation experiments of SIFT and CNN techniques and to improve the accuracy when applied to search engines. In addition, there is an advantage in providing users with accurate original public domain images and their RMI from the search engine even when some modified public domain images are searched by users.
#Public Domain Image #RMI #dHash #Average Hash #CNN #Weighted Scoring Model

목차

Abstract
I. Introduction
II. Preliminaries
III. Comparison and Update Method of Integrated Public Domain Image Search Engine
IV. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
H. Deok-Gi / 2018 / A Rights Management Information Updating Technique Using Image Feature Points / Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference 26(2):462~464 google schola HackerFactor google schola K. hikodukue / 2016 / Python NI YORU SCRAPING & KIKAIGA KUSHU KAIHATSU TECHNIQUE / Japan-Press :301~320 google schola D.G Lowe / 1999 / Object recognition from local scale-invariant features / Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on Computer Vision 2:1150 google schola bskvision google schola

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