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교육용 도서 영상을 위한 효과적인 객체 자동 분류 기술

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dc.contributor.author최영주-
dc.contributor.author김지해-
dc.contributor.author이영운-
dc.contributor.author이종혁-
dc.contributor.author홍광수-
dc.contributor.author김병규-
dc.date.available2021-02-22T05:32:54Z-
dc.date.issued2017-11-
dc.identifier.issn1598-2009-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/2203-
dc.description.abstract오늘날 저작권 관련 산업이 사회, 경제적으로 큰 영향을 미치는 대규모 산업으로 성장하였음에도 불구하고 저작물에 대한 소유권 및 저작권에 대한 문제가 끊임없이 발생하고 있으며 특히 이미지 저작권과 관련된 연구는 거의 진행되지 않는 상태이다. 본 연구에서는 기존의 문서 영상처리 기술과 딥 러닝 기술을 융합하여 교육용 도서 영상에서의 객체 자동 추출 및 분류 기술 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 먼저 잡음을 제거한 후, 시각적 주의(visual attention) 기반 영역 추출 과정을 수행한다. 추출된 영역을 기반으로 블록화 작업을 수행하고 , 각 블록을 그림인지 아니면 문자 영역인지를 분류한다. 마지막으로 추출된 그림 영역 주위를 검색하여 캡션 영역을 추출한다. 본 연구에서 진행한 성능 평가 결과, 그림 영역은 최대 97% 정확도를 보이며, 그림 및 캡션 영역 추출에 있어서는 평균 83%의 정확도를 보여 준다.-
dc.format.extent9-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.publisher한국디지털콘텐츠학회-
dc.title교육용 도서 영상을 위한 효과적인 객체 자동 분류 기술-
dc.title.alternativeEfficient Object Classification Scheme for Scanned Educational Book Image-
dc.typeArticle-
dc.publisher.location대한민국-
dc.identifier.doi10.9728/dcs.2017.18.7.1323-
dc.identifier.bibliographicCitation디지털콘텐츠학회논문지, v.18, no.7, pp 1323 - 1331-
dc.citation.title디지털콘텐츠학회논문지-
dc.citation.volume18-
dc.citation.number7-
dc.citation.startPage1323-
dc.citation.endPage1331-
dc.identifier.kciidART002290380-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor문서 저작권-
dc.subject.keywordAuthor영상 분할-
dc.subject.keywordAuthor시각 주의 정보-
dc.subject.keywordAuthor딥 러닝-
dc.subject.keywordAuthor캡션 추출-
dc.subject.keywordAuthorDocument copyright-
dc.subject.keywordAuthorImage segmentation-
dc.subject.keywordAuthorVisual attention information-
dc.subject.keywordAuthorDeep learning-
dc.subject.keywordAuthorCaption extraction-
dc.identifier.urlhttp://koreascience.or.kr/article/JAKO201707153703618.page-
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공과대학 (인공지능공학부)
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