Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.727-729
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Development of Image Similarity Verification for Product Detailed Pages

상품 상세 페이지 이미지 유사도 확인 기술 개발에 관한 연구

  • Hye-Geun Kim (Dept. of Artificial Intelligence Convergence, Chonnam National University) ;
  • Yeong-Jun Cho (Dept. of Artificial Intelligence Convergence, Chonnam National University)
  • 김혜근 (전남대학교 인공지능융합학과) ;
  • 조영준 (전남대학교 인공지능융합학과)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

본 연구는 상세 페이지 이미지의 도용을 방지하기 위한 이미지 유사도 확인 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 이미지 검색 모델 Unicom을 사용하여 제품 이미지 간의 유사도를 측정하고, 도용 가능성이 높은 상위 10개의 이미지를 반환하는 시스템을 설계한다. 학습에는 Stanford Online Products(SOP) 데이터셋과 In-Shop 데이터셋을 사용하였으며, 테스트는 국내 온라인 쇼핑몰에서 수집된 제품 이미지와 상세 이미지 데이터를 통해 이루어졌다. 성능 평가는 Rank-k accuracy를 사용하여 측정하였으며, Rank-10 기준으로 높은 정확도를 기록하였다. 본 연구는 이미지 검색 모델을 활용하여 온라인 쇼핑몰에서 발생할 수 있는 이미지 도용 문제를 효과적으로 탐지하고, 지적재산권 보호를 강화할 수 있는 도구를 제안한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부및정보통신기획평가원의 인공지능융합혁신인재양성사업 연구 결과로 수행되었으며(IITP-2023-RS-2023-00256629) 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. RS-2022-00165919).

References

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  3. An, Xiang, et al. "Unicom: Universal and compact representation learning for image retrieval." arXiv preprint arXiv:2304.05884 (2023).
  4. Radford, Alec, et al. "Learning transferable visual models from natural language supervision." International conference on machine learning, 2021, Virtual, pp. 8748-8763.