A Relevance Feedback-based Image Retrieval Using Fusion of Features

특징 융합을 이용한 관련성 귀환 영상 검색

최근 디지털 영상 사용의 증가로 인해 자동적인 영상 색인과 검색에 관한 연구가 진행되고 있지만 일반 영상을 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다 본 논문에서는 특징 융합을 이용한 관련성 귀환 영상 검색 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 GLCM의 Contrast, Engergy 그리고 Entropy를 특징 값으로 사용하였고, 특징 융합과 관련성 귀환을 검색시스템에 적용하고 성능을 평가하였다. 7 가지 종류의 영상으로 구성된 실험 데이터베이스를 사용하여 실험 결과, 개별적 특징 값인 Energy 보다 융합 특징 값을 사용한 검색 결과가 무귀환에서 4%, 1차 귀환에서 4%의 Retrieval Precision이 증가함을 볼 수 있었다.