• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.39 no.1
• /
• pp.60-66
• /
• 2002

In this paper, an efficient content-based rotation-invariant retrieval of the trademarks is proposed using the edge-direction histogram for a principal symmetry axis and the moment invariants. Rotation invariant retrieval of trademarks is difficult for the conventional retrieval systems because their feature vectors are not rotation-invariant. In this paper, to obtain rotation invariant feature vectors, in addition to invariant moments, the edge-direction histogram for a principal symmetry axis is introduced and is used to solve the bin shift problem of the histogram resulted from the rotated trademark. Performance evaluation has been carried out for a database of 300 kinds of trademarks including 20 kinds of typical trademarks which are reported to be difficult to retrieve when rotated, and the proposed scheme is proved to retrieve trademarks more efficiently, especially for the rotated trademarks, than the conventional methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.307-310
• /
• 2006

본 논문은 분산된 협동적 개발 환경에서 제품 설계 정보 재사용을 위한 제품 영상 기반의 제품 설계 정보 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 에지기반 라벨링(EBL) 방법으로 제품 영상을 분할하고 각 분할 영역의 속성과 영역간의 관계를 표현하는 속성 관계 그래프(ARG)을 생성하여 질의 영상과의 부합을 수행한다. 검색된 유사 영상과 연결된 제품 설계 정보를 접근함으로써 영상 검색을 통한 제품 설계 정보의 재사용이 가능하다. 본 시스템의 주요 이점은 다음과 같다. (1) 비율을 이용한 특징 벡터에 의해 다양한 크기의 유사 부품을 포함한 영상의 검색이 가능하다. (2) 분할된 각 부품의 영역, R,G,B 채널의 표준편차등의 다양한 속성(특징)과 그들의 관계를 적용하기 때문에 검색 능력이 뛰어나다. (3) 주변 장치로부터 쉽게 획득할 수 있는 래스터 영상을 이용하므로 활용성이 높다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2008.02a
• /
• pp.380-383
• /
• 2008

본 논문은 단순한 키워드 검색에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 이미지의 코너정보와 그레이스케일 히스토그램 정제를 이용한 영상 검색 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 원하는 이미지의 특정을 추출하는 단계와 추출된 특징을 분석하는 단계, 확보된 정보를 데이터베이스로부터 검색하는 단계, 그 결과 안에서의 그레이스케일 히스토그램 정제 방법으로 다시 재검색하는 단계, 마지막으로 정확한 정보 추출단계를 거치게 된다. 구현 알고리즘은 검색 단계에 있어서 크게 2단계로 나눠진다. 먼저 이미지를 에지로 변환 코너정보를 추출하는 단계, 코너 점의 픽셀을 3*3으로 나누어 RGB중의 픽셀의 합을 하는 단계, 그 코너 값을 데이터베이스와 비교하는 단계, 최대 500개까지의 추출된 이미지를 데이터베이스에 저장되는 단계로 이루어지며 다음 단계는 원 이미지를 그레이스케일로 변환 등질화하는 단계, 히스토그램 정보 획득하는 단계, 8*8 개의 빈으로 나누어 최대 색상정보 값을 추출하는 단계, 그리고 최대 색상정보 영역을 1단계 결과 값과 비교하여 정확한 검색을 얻는 단계로 구성되며 시뮬레이션 결과는 우수한 정확도를 보여 주고 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.8B no.2
• /
• pp.215-222
• /
• 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 KAIS Fall Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.430-433
• /
• 2010

최근 모바일 기기로 획득된 영상을 이용한 다양한 분야의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 스마트폰의 보급이 확대되면서 증강현실을 지원하고자 자연영상으로부터 문자정보를 추출 및 인식하여 이미지 검색을 가능하도록 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상에서 한글문자 영역 검출은 한글문자 인식을 위한 전단계로서 다양한 환경에 노출된 문자영역을 정확히 검출하는 것이 인식 성능을 결정함으로 중요한 전처리 단계이다. 본 연구는 한글문자 영역의 에지 및 지역적 연결요소 성분 특징을 이용하여 한글문자 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 및 연결요소 성분의 특징을 검출하고, 그 결과를 레이블화하고 이를 분석함으로서 한글문자 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역은 검증과정을 수행하여 최종적인 한글문자 영역을 추출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연영상을 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결요소 성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 한글 문자영역 검출의 정확도를 향상하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
• /
• v.35S no.12
• /
• pp.109-120
• /
• 1998

An image segmentation approach based on the fuzzy worm searching and MIN-MAX clustering algorithm is proposed in this paper. This algorithm deals with fuzzy worm value and min-max node at a gross scene level, which investigates the edge information including fuzzy worm action and spatial relationship of the pixels as the parameters of its objective function. But the conventional segmentation methods for edge extraction generally need the mask information for the algebraic model, and take long run times at mask operation, whereas the proposed algorithm has single operation according to active searching of fuzzy worms. In addition, we also propose both genetic fuzzy worm searching and genetic min-max clustering using genetic algorithm to complete clustering and fuzzy searching on grey-histogram of image for the optimum solution, which can automatically determine the size of ranges and has both strong robust and speedy calculation. The simulation results showed that the proposed algorithm adaptively divided the quantized images in histogram region and performed single searching methods, significantly alleviating the increase of the computational load and the memory requirements.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.12 no.6
• /
• pp.237-243
• /
• 2014

In this paper, we propose a mobile image retrieval system which utilizes the mobile device's sensor information and enables running in a variety of the environments, and implement the system on Android platform. The proposed system deals with a new image descriptor using combination of the visual feature with EXIF attributes in the target of JPEG image, and image matching algorithm which is optimized to the mobile environments. Experiments are performed on the Android platform, and the experimental results revealed that the proposed algorithm exhibits a significant improved results with large image database.

• KSCI Review
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.130-139
• /
• 1995

This paper suggests the method to shorten the search area by using edge detection and subimage partition. For the purpose reduce encoding time, The Domain areas are reduced 1/64 by partitioning original image to subimage, and classified them into edge area and shade area so that detect only the area in the same class. for achieving an encoding with good fidelity, tried to differ the search method as the threshold value of edge which is included in subimage, and compared the compression rate and fidelity when set the size of range block as $4{\times}4$ and $8{\times}8$.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.35 no.6
• /
• pp.495-504
• /
• 2008

Recently, there has been much work on supporting keyword search not only for text documents, but a]so for structured data such as relational data, XML data, and RDF data. In this paper, we propose an efficient keyword search method for RDF data. The proposed method first groups related nodes and edges in RDF data graphs to reduce data sizes for efficient keyword search and to allow relevant information to be returned together in the query answers. The proposed method also utilizes the semantics in RDF data to measure the relevancy of nodes and edges with respect to keywords for search result ranking. The experimental results based on real RDF data show that the proposed method reduces RDF data about in half and is at most 5 times faster than the previous methods.

• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.7 no.4
• /
• pp.57-65
• /
• 2004

In this paper, we present a hybrid approach which incorporates color, texture and shape in content-based image retrieval. Colors in each image are clustered into a small number of representative colors. The feature descriptor consists of the representative colors and their percentages in the image. A similarity measure similar to the cumulative color histogram distance measure is defined for this descriptor. The co-occurrence matrix as a statistical method is used for texture analysis. An optimal set of five statistical functions are extracted from the co-occurrence matrix of each image, in order to render the feature vector for eachimage maximally informative. The edge information captured within edge histograms is extracted after a pre-processing phase that performs color transformation, quantization, and filtering. The features where thus extracted and stored within feature vectors and were later compared with an intersection-based method. The content-based retrieval system is tested to be effective in terms of retrieval and scalability through experimental results and precision-recall analysis.