| 한글제목(Korean Title) |
모바일 환경에서 연관단어를 활용한 이미지 태그 추천 기법 |
| 영문제목(English Title) |
An Image Tag Recommendation Technique Exploiting Associated Words in Mobile Environment |
| 저자(Author) |
홍현기
김건우
이동호
Hyun-Ki Hong
Gun-Woo Kim
Dong-Ho Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 32 NO. 01 PP. 0063 ~ 0077 (2016. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
디지털 카메라와 스마트폰의 보급으로 인해 소셜 멀티미디어 사이트의 멀티미디어 콘텐츠 양이 급격히 증가하고 있다. 최근 사용자들이 자신의 스마트폰으로 사진을 찍어서 소셜 이미지 공유 사이트에 업로드하고 공유하는 것이 일반적인 현상이 되었다. 태그는 이미지에 대한 이해를 높이고 이미지 검색의 성능을 향상시키기 위해 소셜 멀티미디어 사이트에서 주로 사용된다. 하지만 부정확하거나 신뢰성이 낮은 태그의 사용과 휴대용 이동 기기의 한계로 인해 태그 기반 이미지 검색의 성능 저하가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 태그 추천 기법들이 제안되었으나 만족스러운 결과를 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 입력 이미지에 대해 정확하고 신뢰성 높은 태그를 추천하기 위하여 위키피디아 기반 연관단어를 활용하여 이미지 태그를 추천하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 위키피디아에서 의미 있는 단어들로 단어 관계 그래프를 생성 후 링크 기반 랭킹 알고리즘을 적용하여 연관단어를 구축한다. 그 후 입력 이미지에 대해 후보 태그들을 선별하고 구축된 연관단어 데이터베이스에서 후보 태그들의 연관단어를 검색하여 이미지 태그들을 추천한다. 실험 결과로부터 제안하는 기법의 정확성이 기존의 태그 추천 방법들보다 최대 10% 향상됨을 보인다.
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영문내용
(English Abstract) |
The amount of multimedia content has rapidly increased in social multimedia sites due to the prevalence of digital camera and smartphone. Recently, it is common that users take pictures, upload and share them to the social image site using their own smartphone. In order to understand images better and improve the performance of image retrieval, tags are mainly used in social multimedia sites. However, the use of unaccurate and untrustable tags and the limitations of mobile devices lead to the performance degradation of tag-based image retrievals. In order to handle these problems, various tag recommendation techniques have been proposed but these efforts have not been satisfied yet. In this paper, we propose an image tag recommendation technique exploiting Wikipedia-based associated words so as to recommend accurate and trustable image tag for an input image. The proposed method constructs associated words by exploiting a link-based ranking algorithm after generating a word relationship graph with meaningful words in Wikipedia. Then, the proposed method selects the candidate tags for an input image and recommends image tags by searching the associated words for the candidate tags from the associated words database. The experiment results show that the proposed method can improve the accuracy by up to 10% compared to other works.
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