본 연구는 역사적 이미지 데이터베이스에서 효과적인 이미지 검색을 위해 이미지의 구성적 정보와 내용 정보를 통합하는 새로운 접근법을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
구성적 정보 추출 네트워크(CCNet)와 내용 기반 이미지 검색 네트워크(CBIRNet)로 구성된 이중 네트워크 접근법을 제안했다. CCNet은 이미지의 구성적 정보를 추출하고, CBIRNet은 구성적 정보와 내용 정보를 통합하여 이미지 검색을 수행한다.
역사적 이미지 데이터셋인 HISTORIAN 데이터셋을 활용하여 제안 모델을 학습 및 평가했다. 실험 결과, 구성적 정보를 활용한 모델이 내용 정보만을 활용한 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.
구성적 정보의 가중치 조절을 통해 내용 정보와 구성적 정보의 최적 조합을 찾아냈다. 이를 통해 사용자 인지와 유사한 이미지 검색 결과를 도출할 수 있었다.
본 연구는 역사적 이미지 검색에서 구성적 정보의 중요성을 입증하고, 이를 활용한 새로운 접근법을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 향후 연구에서는 구성적 정보와 내용 정보의 더욱 효과적인 융합 방법을 탐구할 계획이다.
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מתוכן המקור
arxiv.org
תובנות מפתח מזוקקות מ:
by Tingyu Lin,R... ב- arxiv.org 03-22-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.14287.pdfשאלות מעמיקות