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NTIS 바로가기정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용, v.31 no.10, 2004년, pp.1386 - 1399
양형정 , Jia-yu Pan , Pinar Duygulu , Christos Falout
본 논문에서는 상호 관계에 기반한 자동 이미지 주석 생성 방법을 보인다. 새로운 실험 이미지를 위한 자동 주석의 생성은 훈련 데이타 내의 주석과 함께 주어진 이미지들을 이용하여 이미지의 시각적 속성과 텍스트 속성의 상호 관계를 발견해 냄으로 수행된다. 본 논문에서 제시하는 상호 관계 기반 자동주석 생성 모델은 1) 시각적 속성의 적절한 군집화, 2) 시각적 속성과 텍스트 속성의 가중치 부여, 3) 노이즈 제거를 위한 차원 축소 등의 요소를 고려하여 설계 된다. 실험은 680 MB의 Corel 이미지 데이타를 이용하여 각 10개의 데이타 집합에 대해 수행 되었으며, 실험 결과, 시각적 속성과 텍스트 속성에 대한 가중치 부여와 시각적 속성의 적절한 군집화가 모델의 성능을 향상 시키며, 본 논문에서 제시한 상호 관계기반 모델이 기존의 EM을 이용한 자동 주석 생성 모델에 비해 45%의 상대적 성능 향상을 보인다.
This paper presents correlation-based automatic image captioning. Given a training set of annotated images, we want to discover correlations between visual features and textual features, so that we can automatically generate descriptive textual features for a new unseen image. We develop models wit...
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