Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2019.06a
- /
- Pages.21-24
- /
- 2019
Action Recognition Reference Image Captioning
행동 인식 참조 이미지 캡셔닝
- Park, Eun-Soo (Computer Engineering, Gachon University) ;
- Kim, Seunghwan (Computer Engineering, Gachon University) ;
- Ryu, Jaesung (Computer Engineering, Gachon University) ;
- Kim, Seondae (Computer Engineering, Gachon University) ;
- Mujtaba, Ghulam (Computer Engineering, Gachon University) ;
- Ryu, Eun-Seok (Computer Engineering, Gachon University)
- 박은수 (가천대학교 컴퓨터공학과) ;
- 김승환 (가천대학교 컴퓨터공학과) ;
- 유재성 (가천대학교 컴퓨터공학과) ;
- 김선대 (가천대학교 컴퓨터공학과) ;
- 굴람 무즈타바 (가천대학교 컴퓨터공학과) ;
- 류은석 (가천대학교 컴퓨터공학과)
- Published : 2019.06.19
Abstract
본 논문에서 기존의 이미지 캡셔닝의 문제점인 행동 인식 관련한 문제를 해결한다. 이미지 캡셔닝 모델의 학습 데이터의 행동 부분 즉, 동사 부분으로 행동 인식 데이터 셋을 만들었을 경우 많은 클래스, 각 클래스에는 적은 데이터로 구성됨을 보였다. 따라서, 본 논문에서 행동 인식 모델을 추가하고, 임계값을 두어 이미지 캡셔닝의 동사 부분의 정확도가 낮을 경우, 그리고 행동 인식 모델의 정확도가 높을 경우 두 결과물을 교체하는 방식으로 이미지 캡셔닝의 문제점을 해결한다. 본 논문에서 제안하는 모델에 대한 설명과 구현 과정 및 행동 인식에 강인한 이미지 캡셔닝 실험 결과를 보인다.
Keywords