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박은수 (가천대학교) 김승환 (가천대학교) 유재성 (가천대학교) 김선대 (가천대학교) 굴람 무즈타바 (가천대학교) 류은석 (가천대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2019 하계학술대회
발행연도
2019.6
수록면
21 - 24 (4page)

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본 논문에서 기존의 이미지 캡셔닝의 문제점인 행동 인식 관련한 문제를 해결한다. 이미지 캡셔닝 모델의 학습 데이터의 행동 부분 즉, 동사 부분으로 행동 인식 데이터 셋을 만들었을 경우 많은 클래스, 각 클래스에는 적은 데이터로 구성됨을 보였다. 따라서, 본 논문에서 행동 인식 모델을 추가하고, 임계값을 두어 이미지 캡셔닝의 동사 부분의 정확도가 낮을 경우, 그리고 행동 인식 모델의 정확도가 높을 경우 두 결과물을 교체하는 방식으로 이미지 캡셔닝의 문제점을 해결한다. 본 논문에서 제안하는 모델에 대한 설명과 구현 과정 및 행동 인식에 강인한 이미지 캡셔닝 실험 결과를 보인다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 행동 인식 참조 이미지 캡션 모델
4. 실험 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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