자동 이미지 주석: 자동 태깅을 통한 시각적 이해 향상

By Fouad Sabry

자동 이미지 주석이란 무엇입니까?

캡션이나 키워드의 형태로 디지털 이미지에 메타데이터를 자동으로 할당하는 프로세스를 자동 이미지 주석이라고 합니다. 이 절차는 전자 컴퓨터 시스템에 의해 수행됩니다. 컴퓨터 비전 기술의 적용은 데이터베이스에서 관심 있는 이미지를 구성하고 찾는 목적으로 이미지 검색 시스템에 활용됩니다.

당신이 얻을 수 있는 혜택

(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:

1장: 자동 이미지 주석

2장: 정보 검색

3장: 이미지 검색

4장: 콘텐츠 기반 이미지 검색

5장: 컴퓨터 비전의 가방 오브 워즈 모델

6장: 객체 감지

7장: 전역 메모리 넷

8장: 컴퓨터 비전 및 패턴 인식에 관한 컨퍼런스

9장: 순위 매기기 학습

10장: 자동 타겟 인식

(II) 자동 이미지 주석에 관한 대중의 주요 질문에 답변합니다.

(III) 다양한 분야에서 자동 이미지 주석을 사용하는 실제 사례.

이 책은 누구를 위한 책인가

전문가, 학부 및 대학원생, 매니아, 취미생활자 및 모든 종류의 자동 이미지 주석에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.

• Language: 한국어
• Publisher: 10 억 지식이 걸립니다 [Korean]
• Release date: May 5, 2024

Book preview

1 장 : 자동 이미지 주석

자동 이미지 주석이라는 용어는 컴퓨터 시스템이 캡션 또는 키워드와 같은 메타데이터를 디지털 이미지에 자동으로 할당하는 프로세스를 의미합니다. 관심 있는 이미지는 이 컴퓨터 비전 기술 응용 프로그램을 사용하여 데이터베이스를 통해 빠르게 찾고 정렬할 수 있습니다.

이 기술은 어휘만큼 큰 범주가 있는 다중 클래스 이미지 분류로 생각할 수 있습니다. 새 이미지에 자동으로 주석을 달려고 할 때 기계 학습 기술은 일반적으로 추출된 기능 벡터와 학습 주석 단어의 형태로 이미지 분석을 사용합니다. 그런 다음 텍스트 어휘를 '시각적 어휘' 또는 블롭으로 알려진 클러스터 영역으로 번역하기 위해 기계 번역 기술이 개발되었습니다. 처음에 메서드는 이미지 특징과 학습 주석 간의 상관 관계를 학습했습니다. 분류 방법, 관련성 모델 및 기타 관련 작업은 이러한 초기 이니셔티브를 따랐습니다.

자동 이미지 주석은 보다 직관적인 쿼리 공식화를 허용하기 때문에 콘텐츠 기반 이미지 검색(CBIR)보다 우위에 있습니다. CBIR 사용자는 현재 예제 쿼리를 찾거나 색상 및 질감과 같은 이미지 개념으로 검색해야 합니다. 예제로 사용된 이미지의 일부 측면은 사용자가 고려해야 할 아이디어에서 주의를 산만하게 할 수 있습니다. 라이브러리에서 사용되는 것과 같은 기존 이미지 검색 방법을 위해 이미지에 수동으로 주석을 추가하는 것은 특히 기존 이미지 데이터베이스의 크기와 성장을 고려할 때 노동 집약적이고 시간이 많이 걸립니다.

{챕터 1 종료}

제 2 장: 정보 검색

컴퓨팅 및 정보 과학에서 정보 검색(IR)은 특정 정보 요구 사항을 충족하는 정보 시스템에서 리소스 집합을 찾아 선택하는 작업입니다. 전체 텍스트 인덱싱과 같은 콘텐츠 기반 인덱싱을 검색에 사용할 수 있습니다. 문서에서 정보 검색, 문서 검색, 데이터를 설명하는 메타데이터 검색, 텍스트, 이미지 또는 사운드의 데이터베이스 검색은 모두 정보 검색의 범주에 속합니다.

정보 과부하는 자동화된 정보 검색 시스템의 도움으로 완화될 수 있습니다. 책, 저널 및 기타 문서에 대한 액세스는 IR 시스템이 할 수 있는 일의 시작에 불과합니다. 가장 잘 알려진 IR 응용 프로그램은 웹 검색 엔진입니다.

사용자 또는 검색자가 시스템에 쿼리를 입력하면 요청된 정보를 검색하는 프로세스가 시작됩니다. 쿼리는 온라인 검색 엔진의 검색 문자열과 같은 정보 요구 사항의 구조화된 표현입니다. 정보 검색에서 쿼리로 인해 항상 고유하게 식별된 항목이 생성되는 것은 아닙니다. 여러 개체가 쿼리와 일치할 가능성이 높지만 상대적 중요도는 다를 수 있습니다.

개체라는 용어는 데이터 저장소에서 레코드로 찾을 수 있는 모든 것을 나타냅니다. 데이터베이스는 사용자 쿼리에 응답하는 데 사용됩니다. 정보 검색에서 반환된 결과는 데이터베이스의 기존 SQL 쿼리와 달리 쿼리와 일치하거나 일치하지 않을 수 있으므로 일반적으로 결과의 순위가 매겨집니다. 정보 검색 검색은 결과에 순위가 매겨진다는 점에서 데이터베이스 검색과 크게 다릅니다. IR 시스템은 실제 문서 자체를 저장하는 대신 문서 대리 또는 메타데이터를 사용하여 문서를 나타내는 경우가 많습니다.

대부분의 경우 IR 시스템은 쿼리와 얼마나 일치하는지에 따라 데이터베이스의 각 개체에 숫자 점수를 할당합니다. 그런 다음 사용자에게 가장 높은 등급의 항목이 표시됩니다. 원하는 검색 기준이 충족될 때까지 이 절차를 반복할 수 있습니다.

Univac은 강철 테이프의 자기 스폿을 사용하여 숫자 및 알파벳순