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Object relationship network model for image collections = 이미지 집합의 분석을 위한 사물 관계 네트워크 모델
서명 / 저자 Object relationship network model for image collections = 이미지 집합의 분석을 위한 사물 관계 네트워크 모델 / Dodam Kim.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2016].
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MCS 16014

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초록정보

Image collections are indispensable parts of all image-based research. It is widely used for knowledge-training, comparing performance between systems, or verifying the effectiveness of the algorithms. Its role is not just source data of training, but it can affect performance and even can restrict focal planes of the image processing field. Various image datasets have appeared since PASCAL and Caltech-101, but there are few ways to verify the datasets themselves. This paper suggests the model that describes the collection of multiple images, based on the relationship between occurred objects in the images. Namely, object-relation network model for image collections. Recent image collections consist of dozens-GB data with a massive number of color pixels. It means it is practically impossible to compare the image collections directly, or even, to grasp properties of the individual collection. The model can work as single common criteria to evaluate the image collections.

최근에 이미지는 단일하게 이용되기보다는, 집합으로 존재한다. 이미지 데이터셋은 이제 어디에나 있고, 또 아주 많은 논문과 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서 적극적으로 이용된다. 하지만 이미지 데이터셋의 역할은 단순히 기반 데이터로서의 기능을 넘어서서 연구의 적용 범위와 성능에 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 수많은 이미지 데이터셋들이 등장하였지만 이들을 비교할 수 있는 지표는 거의 마련되어 있지 않다. 본 논문은 다수의 이미지로 구성된 이미지 집합을 등장하는 사물들 사이의 관계를 기반으로 하여 나타낼 수 있는 그래프 모델을 제안하였다. 이미지 셋은 수십-GB의 용량을 차지하는 다수의 컬러 픽셀들로 이루어져 있다. 그러므로 이들을 직접 비교하거나 심지어 이들 개개의 성질조차 파악하기 어렵다. 이 모델을 통하여 이러한 문제를 해결하는 발판을 마련하고자 하였다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MCS 16014
형태사항 iv, 19 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 김도담
지도교수의 영문표기 : Sunghee Choi
지도교수의 한글표기 : 최성희
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학부,
서지주기 References : p. 15-16
주제 Visual Database
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이미지 분석
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사물 기반 이미지 분석
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