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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 1,524 - 1,534 (11page)
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This study proposes the classification model of Minhwa genre based on object detection of deep learning. To detect unique Korean traditional objects in Minhwa, we construct custom datasets by labeling images using object keywords in Minhwa DB. We train YOLOv5 models with custom datasets, and classify images using predicted object labels result, the output of model training. The algorithm consists of two classification steps: 1) according to the painting technique and 2) genre of Minhwa. Through classifying paintings using this algorithm on the Internet, it is expected that the correct information of Minhwa can be built and provided to users forward.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 민화 장르 분류를 위한 알고리즘 제안
4. 모델 학습 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
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E. Choi and Y. Lee, “Designing a Classification System for Minhwa DB,” J ournal of Korea Multimedia Society, Vol. 25, No. 1, pp. 135-143, 2022.
S. Yang and Y. Lee, “A Study of an AI Based Content Source Data Generation Model using Folk Paintings and Genre Paintings,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 5, pp. 736-743, 2020.
E. Choi and Y. Lee, “Designing a Classification System for Minhwa DB,” J ournal of Korea Multimedia Society, Vol. 25, No. 1, pp. 135-143, 2022.
S. Yang and Y. Lee, “A Study of an AI Based Content Source Data Generation Model using Folk Paintings and Genre Paintings,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 5, pp. 736-743, 2020.
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