Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
이미지 저작권 판별을 위한 기계학습 적용과 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Application and Analysis of Machine Learning for Discriminating Image Copyright |
| 저자(Author) |
김수인
이상우
김학희
김원겸
황두성
Sooin Kim
Sangwoo Lee
Hakhee Kim
Wongyum Kim
Doosung Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 02 PP. 0899 ~ 0902 (2021. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 이미지 저작권 유무 판별을 분류 문제로 정의하고 기계학습과 합성곱 신경망 모델을 적용하여 해결한다. 학습을 위해 입력 데이터를 고정된 크기로 변환하고 정규화 과정을 수행하여 학습 데이터셋을 준비한다. 저작권 유무 판별 실험에서 SVM, -NN, 랜덤포레스트, VGG-Net 모델의 분류 성능을 비교 분석한다. VGG-Net C 모델의 결과가 다른 알고리즘과 비교 시 10.65% 높은 성능을 나타냈으며 배치 정규화 층을 이용하여 과적합 현상을 개선했다.
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영문내용
(English Abstract) |
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