MLScene:

Learning and Inference from Camera Scene Data


삼성종합 기술원의장면 해석 엔진 개발 위한 효과적인 기계학습  (Machine Learning) 장면 분류기(Scene Classifier) 개발 방법론 자문.

< 배경 >

  • 자동으로 다양한 환경에서 좋은 사진을 찍어주는 Intelligent Camera 개발이 중요함
  • 기계학습 방법을 도입하여 카메라를 자동 제어하고자
  • 지속적으로 데이터가 축적되는 상황에서 기계학습을 적용하여 개발 프로세스 자동화

 

< 목표 >

  • 카메라 장면 분석에 특화된 학습 분류 알고리즘 개발
  • 세계적인 경쟁사의 최신 기술보다 향상된 결과를 얻을 있는 지능형 카메라 장면 해석 엔진 개발을 위한 첨단 기계학습 분류기 개발을 목표로 컨설팅

 

 

 자문 내용

Scene Data 대한 학습 방법 컨설팅

·         기계 학습에 관한 정기적인 세미나

·         학습을 위한 최적의 특징 추출 방법 컨설팅

·         Domain 적합한 효율적이고 빠른 학습 알고리즘 설계 컨설팅

분류기 (Classifier) 개발 지원

·         평가용 데이터 수집

·         연구원이 기술원에 방문하여 자문 내용 구현 지원 (분류기 개발)

ü  Support Vector Machine

ü  Multilayer Perceptron

ü  Decision Tree

ü  Linear Regression

·         성능 평가

 

 

 제공 결과

  • 수집한 사진 데이터 분석 자료
  • 분류기 소스 코드
  • 결과 평가 프로그램

Project Title

Learning and Inference from Camera Scene Data (카메라 장면 데이터의 학습 추론)

Sponsor

Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT)

Principal Investigator

Prof.Byoung-Tak Zhang

Researchers

Youngjin Park

Duration

2007.4 - 2007.12

Cooperative Research Institutes

Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT)


Contact

Youngjin Park

E-Mail

yjpark(at)ailab.snu.ac.kr

Phone

+82-2-880-1847

Fax

+82-2-875-2240