
거리 뷰 이미지 데이터는 도시 환경에 대한 통찰을 제공하지만, 데이터의 공간적, 시간적, 내용적 품질 문제로 인해 활용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자 중심의 정보 품질 평가 프레임워크를 제안한다.


coremsg

도시-규모-거리-뷰-이미지의-정보-품질-평가를-위한-사용자-중심-프레임워크-설계


도시 규모 거리 뷰 이미지의 정보 품질 평가를 위한 사용자 중심 프레임워크 설계



지상 수준 이미지와 항공 이미지를 결합하여 암스테르담 주택 품질 점수를 예측할 수 있으며, 구글 스트리트뷰 이미지만큼 정확하지는 않지만 플리커 이미지와 항공 이미지를 적절히 활용하면 성능 격차를 절반으로 줄일 수 있다.



암스테르담 주택 품질 인식을 위한 다중 모달 학습
