Charactor Image Retrieval Using Color and Shape Information

컬러와 모양 정보를 이용한 캐릭터 이미지 검색

In this paper, we propose a new composite feature consists of both color and shape information that are suitable for the task of character image retrieval. This approach extracts shape-based information using Zernike moments from Y image in YCbCr color space. Zernike moments can extract shape-based features that are invariant to rotation, translation, and scaling. We also extract color-based information from the DCT coefficients of Cr and Cb image. This approach is good method reflecting human visual property and is suitable for web application such as large image database system and animation because higher retrieval rate has been achieved using only 36 features. In experiment, this method is applied to 3,834 character images. We confirmed that this approach brought about excellent effect by ANMRR(Average of Normalized, Modified Retrieval Rank), which is used in the evaluation measure of MPEG-7 color descriptor and BEP(Bull's Eye Performance), which is used in evaluation measure of shape descriptor in character image retrieval.

본 논문에서는 캐릭터 이미지 검색에 가장 적합한 컬러와 모양 정보를 표현하는 새로운 복합 특징량을 제안한다. 제안된 방법은 YCbCr 컬러 모델에서 얻어진 Y이미지에 대해서는 회전, 이동, 크기 변화에 불변한 Zernike 모멘트를 사용하여 모양 정보를 추출하고, Cb 및 Cr 이미지로부터 DCT계수를 사용하여 색상 정보를 추출하여 캐릭터 이미지를 검색한다. 이 방법은 인간의 시각적인 특성을 잘 표현하는 방법으로서 36개의 적은 특징량으로 높은 검색효율을 나타내기 때문에 대용량 데이터베이스와 같은 웹 검색과 애니메이션 검색에 적합한 방법이다. 캐릭터 이미지 3,834개를 대상으로 실험하였으며 MPEG-7 컬러/질감, 기술자들의 성능 평가에 사용된 ANMRR(Average of Normalized Modified Retrieval Rank)과 모션/모양 기술자들의 성능 평가에 사용된 BEP(Bull's Eye Performance)를 사용하여 캐릭터 이미지 검색에서 우수한 성능을 타나냄을 실험으로 확인하였다.