earticle

논문검색

기술

Generative Adversarial Network를 활용한 Image2Vec기반 이미지 검색 모델 개발

원문정보

An Development of Image Retrieval Model based on Image2Vec using GAN

조재춘, 이찬희, 이동엽, 임희석

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

The most of the IR focus on the method for searching the document, so the keyword-based IR system is not able to reflect the feature information of the image. In order to overcome these limitations, we have developed a system that can search similar images based on the vector information of images, and it can search for similar images based on sketches. The proposed system uses the GAN to up sample the sketch to the image level, convert the image to the vector through the CNN, and then retrieve the similar image using the vector space model. The model was learned using fashion image and the image retrieval system was developed. As a result, the result is showed meaningful performance.

한국어

검색에서 이미지는 시각적 속성이 중요지만, 기존의 검색방법은 문서 검색을 위한 방법에 초점이 맞춰져 있어 이미 지의 속성 정보가 미반영된 키워드 중심의 검색 시스템이 대부분이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 이미지의 벡터 정보를 기반으로 유사 이미지를 검색할 수 있는 모델과 스케치로 검색 쿼리를 제공하여 유사 이미지를 검색할 수 있는 시스 템을 개발하였다. 제안된 시스템은 GAN을 이용하여 스케치를 이미지 수준으로 업 샘플링하고, 이미지를 CNN을 통해 벡터 로 변환한 후, 벡터 공간 모델을 이용하여 유사 이미지를 검색한다. 제안된 모델을 구현하기 위하여 패션 이미지를 이용하여 모델을 학습시켰고 패션 이미지 검색 시스템을 개발하였다. 성능 측정은 Precision at k를 이용하였으며, 0.774와 0.445의 성능 결과를 보였다. 제안된 방법을 이용하면 이미지 검색 의도를 키워드로 표현하는데 어려움을 느끼는 사용자들의 검색 결과에 긍정적 효과가 나타날 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. Image2Vec 자질 추출 모델
3. Image2Vec기반 이미지 검색 모델
3.1 벡터기반 이미지 검색 모델
3.2 스케치기반 이미지 검색 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
REFERENCES

저자정보

  • 조재춘 Jaechoon Jo. 고려대학교 연구교수
  • 이찬희 Chanhee Lee. 고려대학교 컴퓨터학과 석박통합과정
  • 이동엽 Dongyub Lee. 고려대학교 컴퓨터학과 석사과정
  • 임희석 Heuiseok Lim. 고려대학교 컴퓨터학과 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    함께 이용한 논문

      ※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

      • 4,000원

      0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.