표지로 책을 판단하다

책 표지가 잠재적인 독자들에게 정보를 전달하지만, 컴퓨터도 같은 정보를 학습할 수 있을까요? 본 연구에서는 책의 장르를 그 표지에서 제공되는 시각적 단서를 바탕으로 예측하기 위해 깊은 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용하는 방법을 제안합니다. 이 연구의 목적은 책과 그 표지 사이의 관계를 학습할 수 있는지를 조사하는 것입니다. 그러나 책의 장르를 결정하는 것은 표지가 모호할 수 있고, 장르가 포괄적이기 때문에 어려운 작업입니다. 그럼에도 불구하고, 우리는 CNN이 디자이너가 장르를 정의하기 위해 설정한 기저 설계 규칙을 특징 추출하고 학습할 수 있음을 보여줍니다. 머신 러닝을 활용하면 책 표지 디자인 과정에 대규모로 제공되는 자원들을 활용할 수 있습니다. 또한, 여러 패턴 인식 작업에 사용될 수 있는 새로운 도전적인 데이터셋을 소개합니다.