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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제5호
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 197 - 204 (8page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2023.29.5.197
이용수
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모니터링에 사용되는 장비가 저렴해지고 정교해짐에 따라 분석할 수 있는 CCTV 영상 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. 이상 상황이 발생 시 관리자가 시스템과 시각적 질의응답을 수행하기 위해서는 객체 및 관계의 인식 기능과 언어로 표현된 질의를 처리하는 기능이 동시에 필요하다. 본 논문에서는 실제 도로에서 촬영되는 행인, 차량, 객체들의 관계를 인식하는 고성능 신경망과 자연어 기반의 복잡한 질의 응답을 위한 추론 알고리즘을 결합한 뉴로-심볼릭 질의응답 방법을 제안한다. 이상상황의 판단과 객체인식을 위해 컨볼루션 신경망을 사용하였고, 인식된 객체와 질의의 맵핑 및 응답의 추론을 위해 심볼릭 연산을 수행하다. 제안하는 방법은 실제 CCTV 환경에서 다섯가지 종류의 질의에 대해 99.71%의 응답 정확도를 달성하였다. 추가적으로, 학습된 질의응답 모형을 웹 기반 데모시스템으로 구축하여 실용성을 평가하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법
4. 실험 및 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
K. Yi, J. Wu, C. Gan, A. Torralba, P. Kohli, and J. Tenenbaum, "Neural-Symbolic VQA: Disentangling Reasoning from Vision and Language Under+ standing," Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1031-1042, 2018.
S. Amizadeh, H. Palangi, O. Polozov, Y. Huang, and K. Koishida, "Neuro-Symbolic Visual Reasoning: Disentangling 'Visual' from ‘Reasoning,’” Int. Conf. on Machine Learning, pp. 279-290, 2020.
S. Antol, A. Agrawal, J. Lu, M. Mitchell, D. Batra, C. L. Zitnick, and D. Parikh, “VQA: Visual Question Answering,” Proc. of the IEEE Int. Conf. on Computer Vision, pp. 2425-2433, 2015.
R. Hu, J. Andreas, M. Rohrbach, T. Darrell, and K. Saenko, “Learning to Reason: End-to-End Module Networks for Visual Question Answering.” Proc. of the IEEE Int. Conf. on Computer Vision, pp. 804-813, 2017.
K. J. Shih, S. Singh, and D. Hoiem, "Where to look: Focus Regions for Visual Question Answering," Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 4613-4621, 2016.
S. Amizadeh, H. Palangi, O. Polozov, Y. Huang, and K. Koishida, "Neuro-Symbolic Visual Reasoning: Disentangling 'Visual' from ‘Reasoning,’” Int. Conf. on Machine Learning, pp. 279-290, 2020.
S. Antol, A. Agrawal, J. Lu, M. Mitchell, D. Batra, C. L. Zitnick, and D. Parikh, “VQA: Visual Question Answering,” Proc. of the IEEE Int. Conf. on Computer Vision, pp. 2425-2433, 2015.
R. Hu, J. Andreas, M. Rohrbach, T. Darrell, and K. Saenko, “Learning to Reason: End-to-End Module Networks for Visual Question Answering.” Proc. of the IEEE Int. Conf. on Computer Vision, pp. 804-813, 2017.
K. J. Shih, S. Singh, and D. Hoiem, "Where to look: Focus Regions for Visual Question Answering," Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 4613-4621, 2016.
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