한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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소셜 이미지 분류를 위한 클러스터링 알고리즘 기반 트레이닝 집합 획득 기법의 비교

A Study on Comparison of Clustering Algorithm-based Methods for Acquiring Training Sets for Social Image Classification

  • 정진우 (한양대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이동호 (한양대학교 컴퓨터공학과)
  • Jeong, Jin-Woo (Dept. of Computer Science and Engineering, Hanyang University) ;
  • Lee, Dong-Ho (Dept. of Computer Science and Engineering, Hanyang University)
  • 발행 : 2011.04.30
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초록

최근, Flickr, YouTube 와 같은 사용자 참여형 미디어 공유 및 검색 사이트가 폭발적으로 증가하면서, 이를 멀티미디어 정보 검색 서비스에 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구들이 시도되고 있다. 특히, 이미지에 할당되어 있는 태그를 이용하여 이미지를 효과적으로 검색하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 사용자들에 의해 제공되는 소셜 이미지들은 매우 다양한 범위와 주제를 가지고 있기 때문에, 소셜 이미지들의 분류 및 태그 할당을 위한 트레이닝 집합의 획득이 쉽지 않다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터 군집화를 위한 클러스터링 알고리즘들 중 K-Means, K-Medoids, Affinity Propagation 을 활용하여 소셜 이미지 집합으로부터 트레이닝 집합을 획득하기 위한 방법들을 살펴 본다. 또한, 각 알고리즘으로부터 획득한 트레이닝 집합을 이용하여 소셜 이미지를 분류한 결과를 비교 분석한다.

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