• 방송공학회논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.187-196
• /
• 1999

본 논문에서는 내용 기반 동영상 검색을 위하여 컬러 정보 및 모션 정보를 사용하는 효율적인 자동 특징 추출 알고리즘을 제안하고, 이를 동영상 검색 시스템에 적용한다. 컬러 정보의 경우 기존의 key-frame단위의 컬러 특징 추출의 한계를 극복하고, 동영상의 컬러 히스토그램 정보와 컬러의 공간분포 정보를 반영할 수 있는 컬러 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 MPEG-1 동영상 내의 모션 벡터와 컬러 정보를 조합한 컬러-모션 특징을 추출하여, 기존의 위치 기반 특징 추출 알고리즘의 한계를 극복하였다. 최종적으로 추출된 특징을 이용한 검색 시스템을 구현하여, 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권11호
• /
• pp.75-82
• /
• 2010

본 논문은 불확실한 객체의 영상 정보를 객체의 에지 특징정보를 이용하여 내용기반검색기법으로 CBIRS/EFI을 제안했다. 특히 객체의 부분 영상 정보의 경우 효율적으로 검색하기 위해 객체의 특징 정보 중 윤곽선 정보와 색체정보 추출하여 검색기법이다. 이를 실험하기 위해 지하 주차장의 차량 이미지를 캡처한후 객체의 특징 정보를 위한 차량의 측면 에지 특징 정보를 추출하였다. 검색하고자하는 원 영상과 특징 추출한 영상을 분석 결과와 최종 유사도 측정 결과에 의해 내용기반 검색을 적용하는 시스템으로, 기존 특징 추출 내용 기반 영상 검색 시스템인 FE-CBIRS 시스템에 비해 검색율의 정확성과 효율성을 향상 시키는 기능이 보완되었다. CBIRS/EF시스템의 성능평가는 차량의 색상 정보와 차량의 에지 추출 특징 정보를 적용하여 영역 특징정보를 검색하는 과정에서 색상 특징 검색 시간, 모양 특징 검색 시간과 검색 율을 비교 했다. 차량 에지 특징 추출률의 경우 91.84% 추출하였고, 차량 색상 검색 시간, 모양 특징 검색시간, 유사도 검색시간에서 CBIRS/EFI가 FE-CBIRS 보다 평균 검색시간이 평균 0.4~0.9초의 차이를 보고 있어 우수한 것으로 증명되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
• /
• pp.211-214
• /
• 2007

최근 멀티미디어 데이터, 특히 UCC를 중심으로 동영상 데이터가 급증하고 있다. 그러나 현재 대부분의 검색 시스템은 키워드 기반의 동영상 데이터 검색만을 지원하고 있으며, 따라서 사용자가 원하는 동영상 데이터를 효율적으로 검색하지 못하는 실정이다. 동영상 데이터에 대한 효율적인 검색을 지원하기 위해서는, 동영상의 내용(이미지, 색, 모양 등)을 고차원의 특징 벡터 데이터로 표현하여 유사한 동영상을 검색하는 내용-기반 검색이 요구된다. 본 논문에서는 내용-기반 검색을 위해 제안된 기존의 고차원 벡터 데이터 색인 구조를 실험을 통하여 성능을 비교하며, 이를 통해 동영상 내용-기반 검색에 가장 효율적인 색인 기법을 제시한다. 아울러 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위한, 근사 k-NN 질의 탐색 기법의 유용성을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
• /
• pp.43-46
• /
• 2004

현재 병리 의사에 의해 주관적으로 이루어지고 있는 병리 영상의 진단에 도움을 주기 위해 병리영상에서 객관적으로 추출 가능한 정보를 이용하여 유방종양 검색 시스템을 개발하였다. 다중 특징을 이용한 내용 기반 검색 방법을 사용하였으며, 영상에서 자동으로 추출 가능한 다양한 특징을 검색의 파라미터로 이용하였다. 진단에 도움을 주기 위해 전체 영상 뿐만 아니라 관심 있는 영역의 부분영상도 추출하여 검색이 가능하게 설계하였으며 시스템의 평가를 위해 단일 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때와 다중 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때의 검색율을 비교하였다. 향후 이 시스템은 병리영상의 진단에 있어 객관적이고 높은 재현성을 가지게 하는 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권7호
• /
• pp.823-828
• /
• 2003

이 논문의 주요 목적은 내용을 기반으로 하는 이미지 검색에서 이미지 객체의 외형특징을 추출하는 방법을 제시하는 것이다. 대부분의 실질적인 객체들의 외형은 불규칙적이고, 이러한 객체를 수치화하기위한 일반적인 방법은 없다. 특히 전자 카타로그들은 상품들을 나타내는 많은 이미지를 포함하고 있다. 이 논문에서는 이미지 전체가 아닌 이미지내의 개별 객체들을 기반으로 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 왜냐하면 제시된 방법은 한 이미지내에서 RLC lines을 사용하여 각 객체들의 외형을 기반으로하는 방법을 사용하기 때문이다. 실험결과는 일반적으로 가장 많이 사용하는 특징인 Texture와 비교를 했고 제시된 외형을 나타내는 변수들이 전자카타로그의 이미지 객체들을 뚜렷하게 나타냈고, 보다 정확하게 객체들을 분류하고 구별하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권6호
• /
• pp.681-686
• /
• 2003

대량의 일반 이미지 집합에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾아내는 것이 내용기반 이미지 검색 연구의 주된 목적이나 특정한 분야에 속하지 않은 일반 이미지를 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다. 이 논문에서는 이미지의 색상과 형태의 특징 정보들을 추출하여 자동으로 색인하고 검색하는 시스템을 제안하였다. 특징 추출은 인간의 이미지 인식 과정에 기반하여 전체적인 정보와 세부적인 정보로 구분하여 수행하였다. 추출된 특징 정보들은 전역 칼라, 부분 영역 칼라, 전역 형태, 부분 영역 형태 정보로 구분하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법과 비슷한 시간 내에 비교적 높은 Precision과 Retail로 이미지를 검색함을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.49-56
• /
• 2014

본 논문은 일상적으로 많이 복용되는 알약의 오남용을 막기 위해 알약 대한 정보를 내용기반 인식을 통해 검색하고자 하는데, 이때 알약의 색 특징 정보와 모양 특징 정보를 이용하여 내용기반 검색을 하는 CBIRS/TB를 제안한다. 기존 FE-CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 영상을 구분하는 특징정보로 적용하는 문제점이 있다. 즉 검색시 적용하는 물체의 색상 특징 정보는 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 적용하는 문제점이 있다. 또한 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변모멘트가 주로 사용한다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서 이를 개선하기 위한 방법으로 추출된 영상의 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱하여 검색속도와 정확도를 향상시켰다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.57-60
• /
• 2003

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템은 설계한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.22-29
• /
• 2000

본 논문은 복합 영상을 위한 내용기반 영상 검색의 효율을 극대화하기 위한 방법을 제안하였다. 영상 검색을 효율적으로 수행하기 위해서는 영상 검색의 후보를 축소와 함께 최적의 특징을 선택하는 것이 필요하다 한가지 영상 특징 패턴에 기반 한 검색 시스템으로는 다양한 종류의 복합 영상에 대한 검색과정에서 영상 도메인이 변화할 경우 검색 효과를 극대화할 수가 없다. 본 논문에서는 검색 영상 도메인이 변하면 질의 영상 특성에 따라 최적의 특징 패턴을 시스템 스스로 선택하는 적응적 자가 특징 선택 기법 통하여 복합 영상의 검색 효율을 극대화하였다. 제안된 방안에서는 검색 효율을 개별적인 특징들에 비해 3% 향상시킬 수 있었으며 다중 SOFM신경망을 통하여 검색 후보를 축소하였다

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.315-318
• /
• 2002

대부분의 의료 영상 관리 시스템이 의료 영상의 저장, 전송 등의 기본적인 기능만 지원될 뿐 상위 응용 계층에서 내용기반 검색이 지원되지 않고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 내용 기반 검색 기능을 지원하는 의료 영상 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 의료 영상 검색 시스템은 질의 이미지의 내용기반 검색을 위해 색-공간, 질감, 모양 특징에 의한 유사 비교 기법을 사용하고 각각의 유사 비교 검색에 의해 생성된 결과 집합들을 통할하고 최종 결과 제시를 위해 복합 질의문 계획 생성 알고리즘을 제시한다.