2020년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
인스턴스 분할을 이용한 포토 리뷰 적합성 평가 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A scheme for estimating appropriateness of photo review using instance segmentation |
| 저자(Author) |
Seongkuk Cho
Hyungjoon Kim
Eenjun Hwang
조성국
김형준
황인준
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 01 PP. 0476 ~ 0478 (2020. 07) |
한글내용
(Korean Abstract) |
온라인 쇼핑몰에 구매자의 리뷰가 많을수록 소비자가 제품을 구매할 확률이 높아진다. 이에 많은 온라인 쇼핑몰이 제품 구매자가 리뷰를 작성하면 현금처럼 사용할 수 있는 적립금을 지급한다. 리뷰는 다양한 종류가 있는데 특히 사진, 스타일 리뷰처럼 시각적 요소가 포함된 리뷰에 더 많은 적립금을 지급한다. 그러나 구매자가 관련성 없는 포토 리뷰를 작성하는 경우가 다수 존재한다. 이는 리뷰의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있으며, 이를 검토하는데 판매자의 많은 시간과 비용을 발생시킨다. 사진이 포함된 리뷰가 실제 제품 사진을 포함하고 있는지를 자동으로 판단할 수 있다면 소비자는 제품에 관한 정확한 정보를 얻을 수 있고, 판매자는 리뷰를 검토하는데 드는 자원을 절약할 수 있다. 이에 본 논문에서는 사진이 포함된 리뷰의 사진이 실제 제품인지 판단하는데 필요한 평가 기법을 제안한다. 특히, 인스턴스 분할의 모델 중 하나인 Mask R-CNN을 이용하여 판매자가 제공하는 사진과 리뷰의 사진으로부터 제품을 검출하고, 선행 학습된 VGG16 네트워크를 이용하여 검출된 제품의 특징을 추출한 후 코사인 유사도를 이용하여 판매자가 제공하는 제품 사진과 리뷰의 제품 사진 사이의 유사도를 계산한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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