• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1665-1668
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• 2003

디지털 컨텐츠의 증가에 따라 이들의 효율적인 검색과 관리를 위하여 내용 기반 영상 검색에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 내용기반 영상 검색의 질의 방법으로는 유사한 영상을 질의로 사용하는 QBE와 영상을 사용자가 직접 스케치하여 질의에 사용하는 QBS 가 대표적이다. 본 논문에서는 질의로 사용할 정확한 영상을 가지고 있어야 하는 QBE 방법의 제약과 질의할 영상의 전체를 스케치해야 하는 QBS 의 문제점을 보완하는 개선된 질의 방법을 제안한다 제안하는 방법은 입력 영상의 단순화를 통해 스케치에 사용할 밑그림을 제공하고 사용자가 간단한 수정을 거쳐 질의 영상을 얻을 수 있도록 하는 방법으로 기존의 질의 방법을 개선하여 사용자의 편리성을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.506-508
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• 1998

본 논문에서는 경치 영상들에 대해 영상의 내용(색상, texture)에 기반하여 검색하는새로운 방법을 제안한다. 경치 영상들은 색상이 주 특징이며 결합되는 texture 특징들에 의해 영상 정보간의 유사성의 파악이 더 용이하다. 색상 특징은 HSV 색상 히스토그램에 의해 특징을 나타내며 영상의 전역적 색상 특징과 지역적 색상 특징으로 세분화되고 texture 특징은 2차원 Garbor filter에 의해 영상별 특징을 나타낸다. 시스템의 검색은 예제 영상에 의한 질의 방식으로 예제 영상을 주면 이와 유사한 영상들이 유사도가 높은 순위대로 출력하게 된다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.5
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• pp.579-586
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• 2002

The edge descriptor proposed by MPEG-7 standard is a representative approach for the contents-based image retrieval using the edge information. In the edge descriptor, the edge information is the edge histogram derived from a gray-level value image. This paper proposes a new method which extracts color edge information from color images and a new approach for the contents-based image retrieval based on the color edge histogram. The poposed method and technique are applied to image retrieval of the e-catalogue. For the evaluation, the results of image retrieval using the proposed approach are compared with those of image retrieval using the edge descriptor by MPEG-7 and the statistics shows the efficiency of the proposed method. The proposed color edge model is made by combining the R,G,B channel components vectorially and by characterizing the vector norm of the edge map. The color edge histogram using the direction of the color edge model is subsequently used for the contents-based image retrieval.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.742-744
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• 2000

본 논문에서는 영상의 형태 정보를 이용하여 내용 기반 영상 검색을 수행할 수 있는 방법으로, 질의(query) 영상의 의사 저나이크 모멘트에서 영상내의 물체 형태에 대한 기여도가 가장 큰 모멘트를 추출하여 영상 전체의 형태 정보를 대표하는 특징벡터로 정하여 영상 검색을 수행하는 방법과, 영상의 인터레스트 포인트에서 미분 불변치 벡터와 위치 특성 벡터를 계산하여 영상의 지역 형태 정보를 대표하는 특징벡터로 정하여 영상 검색을 수행하는 방법, 그리고 두가지 방법을 모두 고려하여 영상 검색을 수행하는 방법을 제시한다. 트레이드마크 영상 데이터베이스에 대해 영상 검색을 수행하여 기존의 영상 검색 방법과의 비교를 통하여 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.3
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• pp.145-155
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• 2002

In content-based image retrieval (CBIR), most conventional approaches assume a linear relationship between different features and require users themselves to assign the appropriate weights to each feature. However, the linear relationship assumed between the features is too restricted to accurately represent high-level concepts and the intricacies of human perception. In this paper, a neural network-based image retrieval (NNIR) model is proposed. It has been developed based on a human-computer interaction approach to CBIR using a radial basis function network (RBFN). By using the RBFN, this approach determines the nonlinear relationship between features and it allows the user to select an initial query image and search incrementally the target images via relevance feedback so that more accurate similarity comparison between images can be supported. The experiment was performed to calculate the level of recall and precision based on a database that contains 1,015 images and consists of 145 classes. The experimental results showed that the recall and level of the proposed approach were 93.45% and 80.61% respectively, which is superior than precision the existing approaches such as the linearly combining approach, the rank-based method, and the backpropagation algorithm-based method.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.4
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• pp.415-425
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• 2002

In this paper, we present a content-based image retrieval method which is based on the feature extraction in the wavelet transform domain. In order to overcome the drawbacks of the feature vector making up methods which use the global wavelet coefficients in subbands, we utilize the energy value of wavelet coefficients, and the shape-based retrieval of objects is processed by moment which is invariant in translation, scaling, rotation of the objects The proposed methods reduce feature vector size, and make progress performance of classification retrieval which provides fast retrievals times. To offer the abilities of region-based image retrieval, we discussed the image segmentation method which can reduce the effect of an irregular light sources. The image segmentation method uses a region-merging, and candidate regions which are merged were selected by the energy values of high frequency bands in discrete wavelet transform. The region-based image retrieval is executed by using the segmented region information, and the images are retrieved by a color, texture, shape feature vector.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.5 no.2
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• pp.152-157
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• 2010

The development of computer and internet has introduced various types of media - such as, image, audio, video, and voice - to the traditional text-based information. However, most of the information retrieval systems are based only on text, which results in the absence of ability to use available information. By utilizing the available media, one can improve the performance of search system, which is commonly called content-based retrieval and content-based image retrieval system specifically tries to incorporate the analysis of images into search systems. In this paper, a content-based image retrieval system using HSI color space, ART2 algorithm, and SOM algorithm is introduced. First, images are analyzed in the HSI color space to generate several sets of features describing the images and an SOM algorithm is used to provide candidates of training features to a user. The features that are selected by a user are fed to the training part of a search system, which uses an ART2 algorithm. The proposed system can handle the case in which an image belongs to several groups and showed better performance than other systems.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.12a
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• pp.193-198
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• 1999

본 논문에서는 영상의 내용을 나타내는 색상과 체인 코드에 기반한 복잡도와 영역 색정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합한 시스템을 구현하였다. 실험 대상으로 선택한 꽃 영상의 경우 대부분의 인식 대상 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 전체 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 그리고 전체 영역에 대한 기준치를 구하고 chain code글 이용한 복잡도를 구하였다. 중앙영역과 전체영역의 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색을 실험하였고, 영역 색상과 복잡도를 결합한 검색도 또한 실험하였다. 기존의 히스토그램 인터섹션의 경우 Precision/Recall이 0.370/0.60인데 비해 영역 색상 히스토그램을 인터섹션한 경우의 Precision/Recall은 0.69/0.76이고 복잡도를 결합한 경우의 Precision/Recall은 0.92/0.80를 얻음으로써, 제안된 방식의 검색이 비교적 효율적임을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.365-367
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• 1999

최근 인터넷 검색엔진에서 이미지 검색이 중요한 요소로 대두되고 있으며, 특히 영상 자체의 내용을 근간으로 하는 내용-기반 이미지 검색 시스템이 인기를 모으고 있다. 본 논문에서는 이러한 내용-기반 이미지 검색 시스템에서 중요한 문제인 객체 특징 추출방법에 대해서 논의하며, 특정 이미지 객체에 적용될 수 있는 4가지 종류(모양, 칼라, 크기, 면적)의 특징 값을 제안한다. 또한, 제시한 특징 값을 사용하여 웹 상에서 구현한 검색 시스템의 설계를 함께 선 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.142-144
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• 2002

대부분의 내용기반 이미지 검색 시스템은 이미지의 특징 벡터인 색상, 모양, 그리고 질감에 의해서 유사한 이미지를 검색하는 기법을 제공하고 있다. 최근 이러한 내용기반 이미지 검색 기술은 의료 영상 이미지와 같은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이에 따라서 의료 이미지를 분석하여 저장, 검색하기 위한 데이터베이스 시스템이 증가하고 있다. 그러나, 대량의 이미지로부터 원하는 이미지를 검색하기 위해서는 이미지의 메타데이타를 효율적으로 표현해야 하며, 의미성과 이미지의 특징 데이터를 통합적으로 저장 관리 할 수 있는 이미지 데이터베이스를 설계하고 구축해야만 한다. 본 논문에서는 기존의 내용기반 이미지 검색 기법을 살펴보고. 이미지를 내용기반으로 분류하고 저장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 설계하여 효율적인 의미기반 검색을 지원말 수 있는 모델을 제시한다. 다계층 메타데이타 레이어 구조로 이미지에 대한 개념 지식 모델을 표현하고, 이미지내의 객체를 메타데이타로 표현하여 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 또한, 이미지 내용검색을 지원하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 메타데이타가 저장되기 위한 관계형 모델을 스타 스키마의 형태로 제시한다. 제안된 방법은 의미적인 이미지 내용 검색 방법의 지원에 활용될 수 있다.