회전한 상표 이미지의 진위 결정을 위한 기계 학습 데이터 확장 방법

구본근

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자료유형: 학술저널

저자정보: 구본근 (한국교통대학교)

저널정보: ICT플랫폼학회 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.8 No.1

발행연도: 2020.3

수록면: 16 - 23 (8page)

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상표권 보호를 위한 상표 이미지의 진위 결정에 심층 신경망인 합성곱 신경망을 이용할 수 있다. 이를 위해, 상표로 등록되어 있는 한 장의 상표 이미지를 반복적으로 학습하는 것은 기계학습의 성능을 감소시키는 원인이 된다. 따라서, 이러한 응용에서 학습 데이터는 다양한 방법으로 생성된다. 하지만 대상 이미지가 회전되어 있으면 원본이라 하더라도 인식하지 못하거나 위조 상표로 분류되기도 한다. 본 논문에서는 회전한 상표 이미지의 진위 결정을 위한 기계학습 데이터의 확장 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 학습 데이터 확장 방법은 기울어진 이미지를 생성하고 이를 학습 데이터로 사용하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 학습 데이터 확장 방법의 유효성 검증을 위해 대학의 로고를 대상으로 학습 데이터를 생성하였으며, 이를 활용하여 합성곱 신경망을 학습시킨 후 검증용 데이터를 이용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 학습 데이터를 활용하면 회전한 상표를 대상으로 한 진위 여부 결정에 합성곱 신경망을 활용할 수 있다.

#Machine Learning #Rotated #trademark #CNN #training data #ConvNN

참고문헌 (8)

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J. Yun / 2018 / A Study on Similar Trademark Search Model Using Convolutional Neural Networks

S. Bae / 2013 / A Survey and Analysis of the trademark management activity in the Domestic Companies

H. Park / 2019 / Training Data Extension Way for Machine Learning Classifying Original and Imitation Logo / Proc. Of the Fall Conference on ICT Platform(PTL), :17~19

A. Krizhevsky / The CIFAR-10 & CIFAR-100

A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in Neural Information Processing Systems 25:1097~1105

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