Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Feature Point Matching for Product Name Recognition in O2O Stores

특징점 매칭을 이용한 O2O 상점에서의 상품명 인식

  • Daemin Kim (Dept. of Computer Engineering, Kumoh National Institute of Technology) ;
  • Jongwook Si (Dept. of Computer Engineering, Kumoh National Institute of Technology) ;
  • Sungyoung Kim (Dept. of Computer.AI Convergence Engineering, Kumoh National Institute of Technology)
  • 김대민 (국립금오공과대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 시종욱 (국립금오공과대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김성영 (국립금오공과대학교 컴퓨터.AI융합공학과)
  • Published : 2024.01.17
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

인공지능과 디지털 변환의 추세가 소매업계에서 온라인으로의 전환을 가속화하고 있다. 이러한 변화에 부응하여 본 논문에서는 O2O(Online-to-Offline) 상점을 위한 상품명 인식 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지 내 특징점과 이들 주변의 픽셀 정보를 포함하는 특징 디스크립터를 활용하여 상품 이미지와 진열대 사진을 비교하는 것에 초점을 맞춘다. 사용된 주요 알고리즘은 SURF와 BFMatcher, KnnMatch 방법으로, 이들은 각각 이미지의 특징점을 탐지하고 매칭하는 데 사용된다. 실험을 통해 적절한 임계값을 설정하여 높은 신뢰도의 매칭 결과를 선별하는 방법을 제시하였으며, 이를 통해 O2O 상점에서 상품 관리와 인식을 향상시키는 데 기여할 수 있다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 2023년도 중소벤처기업부의 기술개발사업 지원에 의한 연구임 [S3344882]

References

  1. D. Kim, J. Si, S. Lee, and S. Kim, "Calculation of Product Location Based on Object Detection and Product name recognition through Image Similarity Measurement", Proc. Of Korean Institute of Information Technology Conference, pp. 500-501, Nov. 2023.
  2. M. Woo, J. Si, J. Jo, and S. Kim, "Development of a Chatbot Prototype for Customer Intent Classification in O2O Stores", Proc. Of Korean Institute of Information Technology Conference, pp. 446-447, Nov. 2023.
  3. D. G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints", International journal of computer vision, Vol. 60, pp. 91-110, 2004. https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94
  4. H. Bay, T. Tuytelaars, and L. Van Gool, "Surf: Speeded up robust features", European Conference on Computer Vision, pp. 407-417, May. 2006.
  5. E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige, and G. Bradski, "ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF", International conference on computer vision, pp. 2564-2571, Nov. 2011.