A Tag Clustering and Recommendation Method for Photo Categorization

사진 콘텐츠 분류를 위한 태그 클러스터링 기법 및 태그 추천

Recent advance and popularization of smart devices and web application services based on cloud computing have made end-users to directly produce and, at the same time, consume the image contents. This leads to demands of unified contents management services. Thus, this paper proposestag clustering method based on semantic similarity for effective image categorization. We calculate the cost of semantic similarity between tags and cluster tags that are closely related. If tags are in a cluster, we suppose that images with them are also in a same cluster. Furthermore, we could recommend tags for new images on the basis of initial clusters.

개인이 사용할 수 있는 스마트 기기가 다양해지면서 여러 기기로 생산된 사진 콘텐츠가 어떤 기준이나 규칙 없이 분산되어 있어 콘텐츠를 관리하고 원하는 콘텐츠를 검색하는 것이 어려워졌다. 따라서 본 논문에서는 개인 사진 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위하여 의미적 유사도를 기반으로 한 태그 클러스터링 기법과 개인이 사진에 태그를 넣을 때 초기 클러스터를 기반으로 태그를 추천하는 방법을 제안한다. 태그들 사이의 유사도를 계산하여 서로 관련이 있다고 판단되는 태그들을 클러스터링 하는데, 태그가 같은 클러스터에 포함되어 있으면 그 태그를 가진 사진들도 유사성을 가진다고 볼 수 있으므로 개인 사진들을 의미에 따라 분류하는데 이용할 수 있다. 또한 분류된 초기 클러스터로 태그를 추천하여 개인 사용자가 태그를 분류에 맞게 추가할 수 있어 사진 분류 관리가 용이해진다.