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시맨틱 갭을 줄이기 위한 딥러닝과 행위 온톨로지의 결합 기반 이미지 검색Image retrieval based on a combination of deep learning and behavior ontology for reducing semantic gap
- Other Titles
- Image retrieval based on a combination of deep learning and behavior ontology for reducing semantic gap
- Issue Date
- 2019
- Publisher
- 사단법인 인문사회과학기술융합학회
- Keywords
- 시맨틱 갭; 이미지 검색; 행위 온톨로지; 딥러닝; 결합; Semantic Gap; Image Retrieval; Behavior Ontology; Deep Learning; Combination
- Citation
- 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지, v.9, no.11, pp.1133 - 1144
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
- Volume
- 9
- Number
- 11
- Start Page
- 1133
- End Page
- 1144
- ISSN
- 2383-5281
- Abstract
- 최근 스마트 기기의 발전으로 인터넷상에 존재하는 이미지 데이터의 양이 급속하게 증가하는 상황에서 효과적인 이미지 검색을 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 기존의 이미지 검색 방법들은 이미지에 존재하는 물체들을 단순하게 검출하여 각 물체들의 라벨 정보에 근거한 검색을 수행하기 때문에 사용자가 원하는 이미지와 검색 결과로 얻은 이미지 간에 의미적 차이인 시맨틱 갭(Semantic Gap)이 발생된다. 이미지 검색에서 발생하는 시맨틱 갭을 줄이기 위해, 본 논문에서는 딥러닝 기반의 다중 객체 분류 모듈과 사람의 행위를 분류하는 모듈을 연결하고, 이 모듈들에 행위 온톨로지를 결합하였다. 즉, 딥러닝과 행위 온톨로지의 결합을 기반으로 객체들 간의 연관성을 고려한 이미지 검색 시스템을 제안한다. 이미지에 포함된 동적인 행위를 고려하기 위해 Walking과 Running 데이터를 이용하여 실험한 결과를 분석하였다. 제안한 방법은 향후 이미지 검색 결과의 정확도를 높일 수 있는 영상의 자동 주석 생성 연구에 확장하여 적용할 수 있다.
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