MRF 기반의 시멘틱 속성 서브네트워크 탐색을 이용한 장면 이미지 분류 성능 개선

Title
MRF 기반의 시멘틱 속성 서브네트워크 탐색을 이용한 장면 이미지 분류 성능 개선
Other Titles
Performance Enhancement for Scene Image Classification Using a MRF-based Subnetworks Search for Semantic Attributes
Authors
이종호
Keywords
장면 이미지, 이미지 분류, 시멘틱 속성, 마르코프 랜덤 필드, 서포트 벡터 머신, scene image, image classification, semantic attribute, markov random field, SVM
Issue Date
2013
Publisher
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용
Series/Report no.
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 ; 제40권 제11호 pp 732~740
Abstract
장면 이미지는 다양한 시멘틱 속성들 간의 고차원의 상호작용으로 구성되어 있다. 본 논문에서 는 이러한 시멘틱 속성들의 고차원의 상호작용을 고려 가능한 마르코프 랜덤 필드 기반의 모델링 기법을 제안한다. 마르코프 랜덤 필드 상의 서브네트워크 탐색 기법을 통해 각 장면 카테고리에 최적화 된 시멘 틱 속성들의 서브네트워크를 탐색하고, 이들 서브네트워크 내에 속한 시멘틱 속성들의 발현량을 우도비 기 반의 선형 변환 기법을 통해 요약하는 기법을 제안한다. 이들 요약 된 값은 분류 모델을 이용하여 각 카 테고리를 분류하기 위한 특징 벡터로 사용된다. 제안한 기법의 우수성을 검증하기 위해, 실험을 통하여 제 시한 기법을 통해 생성된 특징 벡터의 분별력이 기존의 기법들에서 사용 된 특징 벡터들의 분별력보다 우 수함을 보인다. 또한 이러한 특징 벡터를 이용하여 장면 분류 실험을 수행한 결과 기존의 기법들과 비교 하여 경쟁력 있는 분류 성능을 보임을 확인하였다. 제안한 기법은 기존의 이미지 자동 주석 생성 및 분류 작업 성능 향상에 기여 할 수 있을 뿐만 아니라, 자율 주행 로봇을 위한 영상 기반의 문맥 정보 획득에도 활용 가능하다.
URI
http://dspace.inha.ac.kr/handle/10505/32678
ISSN
1229-6848
Appears in Collections:
College of Engineering(공과대학) > Information and Communication Engineering (정보통신공학) > Local Access Journal, Report (정보통신공학 논문, 보고서)

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