객체 탐색과 메타데이터 최적화를 활용한 지능적 이미지 관리 방안
Intelligent Image Management by Using Object Detection and Metadata Optimization
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초록
본 논문에서는 객체 인식과 메타데이터 추출을 통합한 웹 기반의 이미지 관리 시스템인MetaPics를 제안한다. 이미지 데이터의 급증과 이에 따른 관리 복잡성 증가는 주요 도전 과제로서, 객체 인식과 이미지 메타데이터 활용은 이미지 데이터 검색과 관리의 핵심 요소로 부상하고 있다. 객체 인식 알고리즘 기반의 MetaPics는 이미지 내의 객체 탐지 성능인 정밀도, 평균 정밀도(mAP) 및 리콜을 향상 시켰다. MetaPics는 인공지능과 디지털 콘텐츠 관리 분야에서 다양한 응용프로그램에 적용 가능한 확장성과 사용자 중심의 설계를 갖춘 시스템이다. 이미지 데이터 관리의복잡성을 해결하며, 사용자 중심의 직관적인 사용자 경험을 제공한다. MetaPics는 정확한 객체 인식 및 메타데이터 활용을 통해 이미지 데이터를 효율적이고 체계적으로 관리할 수 있도록 한다.
Abstract
In this paper, we propose MetaPics, a web-based image management system that integrates object recognition and metadata extraction. The surge in image data and the resulting increase in management complexity are major challenges, and object recognition and image metadata utilization are emerging as key elements of image data search and management. MetaPics based on object recognition algorithms has improved precision, average precision (mAP), and recall, which are object detection performance within an image. MetaPics is a system with scalability and user-centered design that can be applied to various applications in the field of artificial intelligence and digital content management. It solves the complexity of image data management and provides a user-centered, intuitive user experience. MetaPics enables efficient and systematic management of image data through accurate object recognition and image metadata utilization.