2018년 추계 학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
OpenCV를 활용한 k-means clustering 기반의 포스터 색감 분석 기법 및 추천 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
k-means clustering analysis of a movie poster colors using OpenCV, and recommendation system |
| 저자(Author) |
김태홍
오수진
김응모
Tae Hong Kim
Sujin OH
Ung-Mo Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 25 NO. 02 PP. 0569 ~ 0572 (2018. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구는 영화 포스터를 대상으로 OpenCV를 활용하여 k-means clustering 기반의 색감을 분석하는 기법을 제안한다. 또한 이를 활용하여 영화 포스터 간의 유사도를 구하고, 특정 영화와 유사한 대표색을 가지는 영화를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해, 본 연구에서는 다음과 같은 가정을 기반으로 한다. 첫 번째, 포스터는 해당 영화를 가장 잘 나타내는 이미지로, 포스터의 색감은 영화의 전반적인 분위기를 가진다. 두 번째, 영화 사이에 유사한 색감을 가진다면, 해당 영화들은 유사한 분위기를 가진다. 본 연구에서는 2단계로 나누어 연구를 진행한다. 우선 k-means clustering 기법을 통하여 데이터를 전 처리 하여 영화별 대표색을 선정한다. 이 때, 선정된 대표색을 이용하여 각 영화간 색감 유사도 분석을 통하여, 특정 영화와 높은 유사도를 가지는 영화를 추천한다. 본 연구에서 추천된 영화는 기존의 영화 선택 기준에 비하여 사용자 본인의 취향을 반영한다. 본 연구 내용이 영화를 추천하는 과정에서 반영된다면 추천 시스템의 정확도와 사용자 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
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영문내용
(English Abstract) |
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