A Study on Image Indexing Method based on Content

내용에 기반한 이미지 인덱싱 방법에 관한 연구

In most database systems images have been indexed indirectly using related texts such as captions, annotations and image attributes. But there has been an increasing requirement for the image database system supporting the storage and retrieval of images directly by content using the information contained in the images. There has been a few indexing methods based on contents. Among them, Pertains proposed an image indexing method considering spatial relationships and properties of objects forming the images. This is the expansion of the other studies based on '2-D string. But this method needs too much storage space and lacks flexibility. In this paper, we propose a more flexible index structure based on kd-tree using paging techniques. We show an example of extracting keys using normalization from the from the raw image. Simulation results show that our method improves in flexibility and needs much less storage space.

대부분의 데이타베이스 시스템에서, 이미지는 캡션(caption), 주석(annotation), 속성(attribute)과 같이 그 이미지와 관련된 텍스트를 이용하여 간접적으로 인덱스 되었다. 그러나, 이미지에 포함된 정보를 직접적으로 사용하여 내용에 기반한 이미 지의 저장과 검색을 지원하는 이미지 데이타베이스 시스템의 요구가 점점 증가하고 있다. 내용에 기반한 몇몇 인덱싱 방법들이 있는데 그중에서 Petrakis는 이미지를 구성하는 오브젝트들의 공간관계와 속성을 고려한 이미지 인덱싱 방법을 제안했다. 이것은'2-D string'에 기반한 인덱싱 연구의 확장인데. 이 방법은 많은 저장공간을 필요로 하며 융통성이 부족하다. 본 논문은 페이징 기법을 사용하는 kd-trr를 이용한 인덱스 화일구조를 제안한다. 그리고 정규화 과정을 사용해서 실제 이미지로부터 키를 추출하는 예를 보이고 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 훨씬 적은 저장공간을 요구하고, 융통성면에서 개선이 되었음을 보여준다.