내용 기반 영상 검색은 일반적으로 질의 영상을 사용해서 검색한다. 대부분의 사용자는 검색 당시에 자신이 생각하는 질의와 일치하는 영상을 실제로 갖고 있지 않다. 사용자는 검색기가 제공하는 샘플이나 자신이 갖고 있는 영상 중에서 검색하고자 하는 개념과 비슷한 영상을 질의 영상으로 사용한다. 그러나, 이 질의 영상은 사용자가 생각하는 개념을 충분히 반영하지 못하는 경우가 대부분이다. 따라서 사용자는 자신이 원하는 결과를 얻기 위해서 검색을 여러 번 하게 된다. 이는 최초 검색에서 적절한 질의 영상을 사용하지 못하고 있기 때문이다. 검색 시스템의 검색엔진도 중요하지만, 적절한 질의의 사용 여부에 의해 검색 결과가 크게 좌우된다. 적절한 질의 사용의 중요성은 기존의 텍스트 기반 검색에서 이미 알려진 사실이다. 영상 검색에서도 효과 적인 검색을 위해서는 사용자가 생각하는 질의 영상을 구체화하여 질의로 사용하는 기술이 필요하다. 이러한 관점에서, 사용자가 검색하고자 하는 추상적인 개념을 구체화하여 질의 영상으로 사용한다면 검색 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 생각하고 있는 추상적인 질의를 구체화하기 위해 스케치 인터페이스를 개발하였다. 스케치 인터페이스를 통해서 사용자가 생각한 질의를 구체화하여 이를 검색에 활용함으로서 전체 검색 회수를 줄임으로서 보다 빠른 시간에 효과적으로 검색을 수행할 수 있었다.
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.
본 논문은 다양한 크기와 복잡한 배경을 포함한 질의 얼굴 영상이 들어 왔을 때 질의 영상의 얼굴 타원 정보 내에서의 Corner point들에서의 Gabor 웨이블릿 특성을 이용한 얼굴 인식에 관한 것이다. 기존에 방법은 다른 크기와 배경의 질의 영상이 들어왔을 때에는 배경에서의 Corner Point들에 대한 영향과 영상의 크기가 다름으로 인해 Corner point의 변화와 Gabor 특징벡터의 변화 때문에 인식률이 저하되었다. 이러한 단점을 보완하고자 질의 영상의 얼굴 타원 정보를 추출하여 배경에 의한 영향을 제거하고, 크기를 보정해줌으로써 기존의 우수한 성능을 유지함과 동시에 다양한 크기와 배경을 가진 질의 얼굴 영상을 인식할 수 있도록 한 것이다.
디지털 기술의 발달과 인터넷의 대중화에 더불어 영상데이타의 생산과 교환이 더 자유로워짐에 따라 디지털 도서관, 영상처리, 데이타베이스 시스템과 같은 연구분야에서 내용기반 영상검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 일반적으로 ´영상에 의한 질의´의 경우 사용자가 마음에 드는 영상이 없더라도 반듯이 진의 영상을 데이타베이스로부터 선택해야 하지만, ´스케치에 의한 질의´는 사용자의 생각에 따라 영상온 그림으로 표현할 수 있으므로 최근에 가장 많이 사용되는 질의 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 스케치 진의와 영상 분류 방법을 이용하는 사바 기반의 영상검색 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 유사영상을 검색하기 위해 영상으로부터 색상 히스토그램과 Haar-웨이블릿 계수를 사용하고, leave-one-out 방법을 이용하여 영상을 분류하도록 하였다. 본 논문에서는 사진-그림, 자연 도시 등의 영상 분류론 통해 영상의 의미정보를 추출할 수 있을 뿐 아니라, 사용자 질의 영상을 분류하여, 질의 영상이 갖고 있는 의미공간으로 검색 공간을 축소하여 검색 시간을 단축시키는 효율성을 얻을 수 있었다.
본 논문은 영상 분할 기법 및 특징 점 추출 기법을 이용한 객체 추출 방법과 영상 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 데이터베이스 영상에 대해서 JSEG 알고리즘을 이용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서 각 분할된 영역과 질의 영상에서 대표 색상을 추출하고, 색상 히스토그램을 생성한다. 질의 영상과 데이터베이스 영상의 각 영역간의 대표 색상과 색상 히스토그램을 비교한 결과를 종합하여 객체 후보 영역을 추출한다. 영상분할 과정에서 지나치게 분할된 영역을 위해 인접해 있는 후보 영역들을 합병한다. 세 번째 단계에서는 각 후보 영역과 질의 영상에서 DoG(Difference of Gaussian) 피라미드의 극치 점으로부터 영상의 크기 변화에 일관된 중요 특징 점들을 추출한다. 추출된 특징 점들을 정합하여 질의 영상에 해당하는 객체를 검출한다. 마지막 단계에서는 질의 영상과 객체 영역이 추출된 DB 영상과의 유사도 측정을 통한 검색을 수행하며, 유사도 측정은 색상 상관도표(Color correlogram)를 사용한다. 실험 결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 영상 검색 방법은 질의 객체 영상에 대해 영상 전체를 비교하는 것이 아니라 객체가 존재하는 영역을 추출한 후 유사도를 측정함으로써, 배경에 의한 오검색률이 감소하고, 검색 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 컬러 질의 영상의 효과적인 검출을 위해 공간 컬러모델 및 특징점 정합 방법을 이용한 객체 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 선행 연구 되었던 컬러 히스토그램 방법의 단점을 극복하고, 데이터베이스 영상과 질의 영상의 컬러 유사도를 사용자 조작 없이 실시간 분할 검출한다. 이를 위해 HMMD 모델과 러프 집합 이론을 이용하였다. 여기서 질의 영상의 검출을 위해 질의 영상과 데이터베이스 영상 간의 색상 유사도를 비교하여 관심 영역을 선택하고, 관심 영역에서 SIFT 정합 방법을 이용하여 검색한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 방법보다 우수한 검출율을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 새로운 감성기반 영상검색방법을 제안한다. 서로 다른 색상, 명도, 도트크기를 나타내는 30개의 랜덤 패턴이 제시될 때 인간이 느끼는13가지 감성("like", "beautiful", "natural", "dynamic", "warm", "gay", "cheerful", "unstable", "light", "strong", "gaudy", "hard", "heavy") 평가 데이타로부터 질의 칼라코드와 질의 그레이코드로 명명한 질의 감성 표시자를 설계한다. 감성영상검색을 위해서 질의 감성을 선택하면 질의를 표현하는 칼라코드와 그레이코드가 선택되고 데이타베이스의 영상의 색상 정보를 나타내는 DB 칼라코드와 명도와 도트크기 정보를 나타내는 DB그레이코드값을 추출하여, 칼라코드간의 매칭과 그레이 코드간의 매칭을 통해 유사도를 판단한다. 또한 검색과정에 사용자의 의도를 반영하여 질의 칼라코드와 질의 그레이코드사이의 가중치와 칼라코드내의 가중치를 자동적으로 갱신하는 새로운 유사도 피드백 방법을 제안한다. 430개의 영상에 대해 실험한 결과 최초 질의에 대해 적합한 영상이 부적합한 영상보다 많았으며 유사도 피드백을 사용함에 따라 적합한 영상의 개수가 증가하였다.
자궁경부 및 질에 발생하는 정맥기형은 매우 드문 질환이다. 표피적 정맥기형에 대한 경화요법은 매우 효과적인 것으로 알려져 있으나, 여성 하부 생식기에서의 정맥기형에 대한 효과는 아직 증명되지 않았다. 52세 여자 환자가 간헐적인 질 출혈을 보였다. 3달 동안 질 출혈의 양은 점차 증가했다. 조영 후 골반 컴퓨터단층촬영에서 자궁경부 및 질 주변으로 다수의 정맥돌 및 확장된 정맥들이 보였으나, 골반 혈관조영술에서 조기 유출 정맥, 핵과 영양동맥은 보이지 않았다. 환자는 자궁 보존 치료를 원하여 수술보다는 질 경유 직접 천자 및 에탄올 경화요법을 시행했다. 총 4회 경화요법 후, 환자는 합병증 없이 질 출혈이 상당 부분 감소했다. 저자들은 질 경유 직접 천자 및 에탄올 경화요법을 이용한 자궁경부 및 질의 정맥기형의 성공적 치료를 경험하였기에 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다.
본 논문에서는 문서 영상에서 글자 분할 및 인식이 필요 없는 단어 검색 알고리즘을 제안한다. 글자 분할을 하지 않고 검색하기 위해 영상 검색에 사용되는 SIFT특징을 이용하였다. 제안하는 알고리즘은 사용자가 입력한 질의어를 질의 영상으로 변환하고, 질의 영상에서 SIFT특징을 추출한다. 추출된 특징은 문서영상에서 추출한 특징과 매칭을 통해 매칭점 쌍을 생성한다. 생성된 매칭점 쌍들을 군집화 조건에 따라 군집화 한다. 군집화는 질의 영상과 지리적 분포가 유사하게 군집화 되도록 설계되었다. 생성된 군집은 군집에 포함된 특징점의 개수가 많을수록 질의 영상과 유사하다. 따라서 N개 이상의 원소를 가지는 군집을 결과로 출력한다. 실험한 결과 제안하는 알고리즘의 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 프리미티브 모델을 바탕으로 윤곽선 추출하여 효율적으로 홀 채워서 결과 영상의 질과 속도를 향상시키는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 입력 영상에서 뷰의 위치와 방향이 바뀌어 홀이 발생하면 그 홀을 동일 프리미티브의 윤곽선을 이용하여 프리미티브 내의 영상 정보만을 이용하므로 이질감이 작고 홀 주위의 모든 점들의 영상 정보를 이용하여 결과 영상의 질을 향상 시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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