Design of a Content-based Multimedia Information Retrieval System

내용 기반 멀티미디어 정보 검색 시스템의 설계

Recently, issues on the internet searching of image information through various multimedia databases have drawn an tremendous attention and several researches on image information retrieval methods are on progress. By incorporating wavelet transform and correlation matrixes, we propose a novel and highly efficient feature vector extraction algorithm that has an capability of a robust similarity matching. The simulation results have yielded a faster and highly accurate candidate image retrieval performance in comparison to those of the conventional algorithms. Such an improved performance can be obtained because the used feature vectors were compressed to 256：1 while the correlation matrixes are incorporated to provide a fuel information for the better matching.

최근, 여러 가지 멀티미디어 데이터베이스를 통한 영상 정보의 인터넷 검색에 대한 많은 관심을 가지고 있으며, 영상 정보 검색에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 상관관계(correlation)를 이용한 내용기반 검색 시스템을 제안한다. 정합 방법은 완전 정합이 아닌 유사 정합을 사용하는 효율적인 특징벡터 추출 알고리즘을 제안한다. 모의 실험한 결과 기존의 알고리즘보다 데이터베이스에 저장된 영상간의 유사성을 추정하는데 빠르고 정확하게 영상 정합을 수행함을 알 수 있었다. 개선된 결과를 통해 제안한 특징 벡터 사용이 원 영상에 비해 256：1 만큼의 압축 효과를 가지며, 상관관계가 영상의 정합 방법에 효율적임을 알 수 있었다.