• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.368-370
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• 2000

본 논문에서는 새로운 내용기반 영상 검색 방법인 'query-by-gesture'를 제안하고 이를 본 논문의 영역기반 영상 검색 도구인 FRIP시스템에 적용하였다. 'query-by-gesture' 검색 방법을 이용하여, 사용자는 마우스나 다른 스케치 도구를 사용하지 않더라도 컴퓨터에 부착된 카메라를 이용하여 쉽고 편리한 방법으로 찾고자 하는 객체를 검색할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안하는 'query-by-gesture' 방법은 다른 동작 인식 방법에서 문제점으로 제기되는 속도 문제를 해결하기 위해 색상을 이용하여 손 영역을 찾아내고 찾아진 손가락 끝점에 local 윈도우를 적용시켜 빠르고 효율적인 검색 환경을 제공하도록 설계되었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.2 no.3
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• pp.231-242
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• 1999

Generally, either caption-based search method or content-based search methods is used to retrieve video information. However, each search method has its limitations. Caption-based search is apt to lose consistency as for user's subjects, and content-based search is hard to extract general means. To enhance efficiency and correctness as for complementing each other, we propose the Integrated Video Data Model(IVDM) which integrates the two search methods, to device the model, we analyze video data and construct the structure of video information hierarchically. IVDM supports caption-based search as assigning meta-data by analyzing thematic-unit in the higher level, and also supports content-based search as extracting feature data by analyzing the content of video data in the lower level. We design Object-Oriented database schema of news video, based-on the IVDM. And we provide 4-type of queries and query processing algorithm to retrieve news video information.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.5
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• pp.510-521
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• 2001

Image retrieval system should be construct for searching fast, efficient image be extract the accurate feature information of image with more massive and more complex characteristics. Image retrieval system are essential differences between image databases and traditional databases. These differences lead to interesting new issues in searching of image, data modeling. So, cause us to consider new generation method of database, efficient retrieval method of image. In this paper, To extract feature information of edge using in searching from input image, we was performed to extract the edge by convolution Laplacian mask and input image, and we implemented the annotation-based and content-based image retrieval system for searching fast, efficient image by generation image database from extracting feature information of edge and metadata. We can improve the performance of the image contents retrieval, because the annotation-based and content-based image retrieval system is using image index which is made up of the content-based edge feature extract information represented in the low level of image and annotation-based edge feature information represented in the high level of image. As a conclusion, image retrieval system proposed in this paper is possible the accurate management of the accumulated information for the image contents and the information sharing and reuse of image because the proposed method do construct the image database by metadata.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.358-360
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• 2001

본 논문에서는 내용기반 영상검색중 객체기반검색 방법에 대해 다룬다. 먼저 색상과 질감정보가 동일한 영역을 VQ알고리즘을 이용해 군집화 함으로써 동일한 영역을 추출하는 새로운 영상분할기법을 제안하고, 분할 후에 분할에 사용된 색상과 질감정보, 객체간의 위치정보와 영역크기정보를 가지고 객체간 유사도를 판별하여 영상을 검색한다. 이 때 사용되는 색상의 범위의 몇 개의 주요한 색상으로 표시하기 위해 색상테이블을 사용하고 인간의 인지도에 의해 다시 그룹화 함으로써 계산량과 데이터저장의 효율성을 높인다. 영상검색시에는 질의 영상의 관심객체와 비교대상이 되는 데이터베이스 영상의 여러 객체와의 유사성을 판단하여 영상간의 유사도를 계산하는 일대다 매칭 방법(One Object to Multi Objects Matching)과 질의 영상의 여러 객체와 데이터베이스영상의 여러 객체간의 유사도를 판단하는 다대다 매칭 방법(Multi Objects to Multi Objects Matching)을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 고속검색을 실현하기 위해 주요한 색상값을 키(key)색인화 해서 일치가능성이 없는 영상들은 1차적으로 제거함으로써 검색시간을 줄일 수 있도록 했다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.5
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• pp.379-390
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• 2008

Due to the increase of the amount of image data, the demand for searching similar images is continuously increasing. Therefore, many researches about the content-based image retrieval (CBIR) are conducted to search similar images effectively. In CBIR, it uses image contents such as color, shape, and texture for more effective retrieval. However, when we apply CBIR to satellite images which are complex and pose the difficulty in using color information, we can have trouble to get a good retrieval result. Since it is difficult to use color information of satellite images, we need image segmentation to use shape information by separating the shape of an object in a satellite image. However, because satellite images are complex, image segmentation is hard and poor image segmentation results in poor retrieval results. In this paper, we propose a new approach to search similar images without image segmentation for satellite images. To do a similarity search without image segmentation, we define a similarity of an image by considering SIFT keypoint descriptors which doesn't require image segmentation. Experimental results show that the proposed approach more effectively searches similar satellite images which are complex and pose the difficulty in using color information.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.2
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• pp.215-222
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• 2001

본 논문에서는 새로운 형태 특징값으로서 형태 correlogram을 제안하고 이를 기반으로 한 효과적인 내용기반 영삼검색(content-based image retrieval) 방법을 제시한다. 기존읜 색상 correlogram은 색상 정보에 공간적인 정보를 부여함으로써 영상검색 성능을 향상시켰다. 그러나 이 특징값은 형태 정보를 포함하고 있지 않아서 색상이 다르면서 비슷한 윤곽선 형태를 갖는 물체의 검색에는 좋은 효과를 보이지 못한다.이 문제를 해결하기 위해 예지(edge)들의 correlogram인 형태(shape) correlogram을 제안한다. 색상 correlogram이 색상들의 거리에 따른 상관관계를 나타내는데 반해 형태 correlogram은 에지 각도들의 상관관게를 나타낸다. 형태 correlogram은 gradient 축과 각도 축을 가지는 2차원 특징 벡터(feature vector)로 표현된다. 각 축은 24개 빈(bin)으로 나뉘어져서 총 576개의 원소를 가지게 된다. 또한 본 논문에서는 형태 correlogram의 데이터 크기를 줄이고, 회전에 대해 불변인 특성을 가지게 하기 위해 투영(projected) 형태 correlogram을 제안한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안한 형태 correlogram과 투영 형태 correlogram을 사용한 영상검색 방법이 기존의 방법보다 성능면에서 우수함을 입증한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.257-260
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• 2001

내용 기반 영상 검색 시스템의 전체 구조를 살펴볼 때 질의영상을 입력하는 입력부, 입력된 질의영 상의 색상 및 형태정보를 분석하여 DB내의 영상과 유사도를 측정하는 검색 엔진부, 그리고 유사도 측정 결과 검색된 영상을 사용자에게 보여주는 출력부로 나눠볼 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 검색 결과를 얻기 위해서 입력부에서는 사용자의 편의성을 고려한 인터페이스 설계를 논의하고, 검색엔진부 에서는 질의영상의 한 빈에 대하여 비교영상의 인접한 빈 중 유사도가 높은 빈을 검색한 후 그 위치 가 가까울수록 인접 빈에 높은 가중치를 부여하는 방식을 이용하여 히스토그램 인터섹션이 가지는 장점을 그대로 계승하면서 색상이나 명도, 태도에 약간의 차이가 존재하는 영상들들 효율적으로 검색할 수 있는 검색 기법을 제안하였다. 또한 출력부에서는 검색 시스템의 검색 효율이 뛰어나더라도 그것을 사용자에게 효과적으로 제시되지 못할 경우 일어날 검색 시스템의 효율성 반감을 고려하여 영상 특징 간의 관계성과 전체적인 일견의 효과를 제공할 수 있는 Iandscape 모델을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.206-209
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• 2002

의료 영상 처리 시스템에서는 영상들의 검색이 중요한 문제로 대두되고 있다. 그에 대한 해결 방법으로는 의료 영상 처리 시스템에 지능적인 내용 기반의 영상 검색 방법을 도입하는 것이다. 본 연구에서는 의료 영상에 적합한 분할 방법을 사용하여 뇌의 MR 영상에 대하여 내용기반 검색을 하기 위한 영상 특징 색인화 방법을 제안한다. 제안하는 색인화 방법은 뇌 MR 영상에서 뇌영역을 분할하고 특징들을 추출한 후 이 정보를 가지고 대상 영상의 그룹핑 정보를 유추하고, 각 대상 영상에서의 비정상 후보 영역 위치를 찾아내어 3차원 공간 색인을 하는 방법이다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.6
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• pp.724-732
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• 2001

In this paper, a new method of feature extraction of major objects to represent an image using Vector Quantization(VQ) is proposed. The principal features of the image, which are used in a content-based image retrieval system, are color, texture, shape and spatial positions of objects. The representative color and texture features are extracted from the given image using VQ(Vector Quantization) clustering algorithm with a general feature extraction method of color and texture. Since these are used for content-based image retrieval and searched by objects, it is possible to search and retrieve some desirable images regardless of the position, rotation and size of objects. The experimental results show that the representative feature extraction time is much reduced by using VQ, and the highest retrieval rate is given as the weighted values of color and texture are set to 0.5 and 0.5, respectively, and the proposed method provides up to 90% precision and recall rate for 'person'query images.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.5 no.2
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• pp.9-15
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• 2000

In this paper, we proposed a content-based image retrieval method using color and object's complexity for indexing of image database. Generally, the retrieval methods using color feature can not sufficiently include the spatial information in the image. So they are reduced retrieval efficiency. Then we combined object's complexity which extracted from chain code and the conventional color feature. As a result, experiments shooed that the proposed method which considers the shape feature improved performance in conducting content-based search.