2016년 컴퓨터종합학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
SVM 분류기를 위한 CNN 기반의 특징 보강 |
| 영문제목(English Title) |
CNN based feature augmentation for SVM classifier |
| 저자(Author) |
이동엽
남상협
나승훈
Dongyub Lee
Sanghyob Nam
Seunghoon Na
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 43 NO. 01 PP. 1742 ~ 1744 (2016. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
데이터를 다중 클래스(Multi-class)로 분류할 때, 데이터의 텍스트 정보와 이미지 정보를 활용할 수 있다. 본 논문에서는, 데이터를 분류하는 과정에서 사용되는 문서표현(Document Representation)에 텍스트 정보 뿐만이 아니라 이미지를 이용해 학습한 CNN 모델로 부터 추출한 특징을 추가적으로 활용하여 SVM 분류기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 실험은 메타정보로 텍스트와 이미지를 가지는 4 만개의 쇼핑사 상품 데이터를 이용하여 진행하였다. 상품을 총 200 개의 상품 카테고리로 분류하는 실험에서 텍스트 표현만을 문서 표현에 이용한 분류기의 성능은 81%인것에 비해, 추가로 이미지 표현을 이용하여 보강한 분류기의 성능은 87%로 약 6%의 성능 향상을 나타냈다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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