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저자정보
조성만 (서울과학기술대학교) 이승주 (서울과학기술대학교) 이재현 (서울과학기술대학교) 이용건 (한국방송공사(KBS)) 정병희 (한국방송공사(KBS)) 오주현 (한국방송공사(KBS)) 이윤재 (한국방송공사(KBS)) 박구만 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제24권 제6호
발행연도
2019.11
수록면
1,076 - 1,085 (10page)

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본 논문에서는 딥러닝을 적용하여 미디어 내의 등장인물 및 사물을 인식, 메타데이터를 추출하고 이를 통해 아카이브를 구축하는 시스템을 개발하였다. 방송 분야에서 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 멀티미디어 자료들을 디지털 컨텐츠로 전환하기 시작한지는 오래 되었지만, 아직 구축해야 할 자료들은 방대하게 남아있다. 따라서 딥러닝 기반의 메타데이터 생성 시스템을 구현하여 미디어 아카이브 구축에 소모되는 시간과 비용을 절약 할 수 있도록 하였다. 전체 시스템은 학습용 데이터 생성 모듈, 사물 인식 모듈, 등장인물 인식 모듈, API 서버의 네 가지 요소로 구성되어 있다. 미디어 내에서 등장인물 및 사물을 인식하여 메타데이터로 추출할 수 있도록 딥러닝 기술로 사물 인식 모듈, 얼굴 인식 모듈을 구현하였다. 딥러닝 신경망을 학습시키기 위한 데이터를 구축하기 용이하도록 학습용 데이터 생성 모듈을 별도로 설계하였으며 얼굴 인식, 사물 인식의 기능은 API 서버 형태로 구성하였다. 1500명의 인물, 80종의 사물 데이터를 사용하여 신경망을 학습시켰으며 등장인물 테스트 데이터에서 98%, 사물 데이터에서 42%의 정확도를 확인하였다.
#Deep learning #Face recognition #Archive #Metadata #Media

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 전체 시스템 구조도
Ⅲ. 학습용 데이터 생성 모듈
Ⅳ. 딥러닝 기반의 등장인물 인식 모듈
Ⅴ. 딥러닝 기반의 사물 인식 모듈
Ⅵ. API 서버
Ⅶ. 실험
Ⅷ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
I.Choi, H.Song, S.Lee, J.Yoo, “Facial Expression Classification Using Deep Convolutional Neural Network”, Journal of Broadcast Engineering, Vol.22, No.2, March 2017. google schola H.Jun, G.Hyun, K.Lim, W.Lee, H.Kim, “Big Data Preprocessing for Predicting Box Office Success”, KISE Transactions on Computing Practices, Vol.20, No.12, pp.615-622, December 2014. google schola F Schroff, D Kalenichenko, J Philbin, “FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering”, The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 815-823, 2015. google schola W.Liu, D.Anguelov, D.Erhan, C.Szegedy, S.Reed, “SSD: Single shot multibox detector”, arxiv:1512.02325, 2015. Y.Wen, K.Zhang, Z.Li, Y.Qiao, “A discriminative feature learning approach for deep face recognition”, In European Conference on Computer Vision (ECCV), pages 499-515, 2016. google schola

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