• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.625-627
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• 2002

본 논문에서는 질의 영상으로 주어지는 컬러 영상에서 관심있는 객체를 추출한 후 Dominant 컬러쌍 정보를 이용하여 객체정보만을 질의하는 객체기반 영상검색 기법을 제안한다. 기존의 대부분 연구에서는 관심있는 객체정보를 포함하는 영상 전체에 대한 특징값을 추출하여 유사 영상을 검색함으로써 배경으로 인해 검색 성능이 나빠지는 결과가 나타난다. 그러므로, 본 논문에서는 관심있는 객체 정보만을 질의로 사용하고 DB내의 영상들에 대해서도 객체가 존재할 수 있는 후보 영역을 추출한 추 유사도를 측정하는 방법을 제안한다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.731-734
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• 2001

본 논문에서는 원 영상의 영역 분류와 웨이브렛 변환을 이용하여 영상의 밝기 변화에 관계없이 영상 검색이 가능한 알고리즘을 제안하였다. 이러한 방식을 통해 영상 전체에 대해 검색이 수행되지 않고, 영역 분류 결과인 블록맵과 변환 대역에서의 분산값 등 매우 소량의 정보만을 저장하고 이를 기반으로 영상 검색이 수행되므로 매우 라르고 효과적인 검색이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권8C호
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• pp.783-792
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• 2005

본 논문은 애니메이션 캐릭터를 대상으로 한 스케치 기반 영상 검색의 특징 추출 방법을 제안한다. 우리는 특징 영역의 추출을 위해서 영상에서의 장면 전환 검출 기법, 프레임 사이의 대응점 검출 기법 및 애니메이션 제작과정의 특성을 이용한다. 추출된 특징 영역에서 유사한 색상들이 집중된 영역들을 검출한다. 각 영역들의 색상, 크기 그리고 영역간의 관계로 영상 검색을 위한 특징으로 사용한다. 최종적으로 애니메이션 제작 특성과 사용자의 스케치를 질의 영상으로 사용하여 유사한 캐릭터를 검색한다.

• 방송과미디어
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• 제8권2호
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• pp.149-159
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• 2003

현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.887-890
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• 2000

본 연구에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위하여 변환 영역에서 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 성질을 이용하여 영상을 압축한 후에 저주파 성분에 의한 객체들의 특징을 추출하는 방안으로 Vector Quantization 을 이용한 class 별 영상 검색을 제시한다 내용기반 영상 검색의 주요특징들은 색상, 질감, 그리고 영상의 공간적인 특징을 고려한 특징 값 둥이 사용된다. 먼저 검색의 효율성을 높이기 위해 영상을 구성하는 특징 치 중에서 가장 빈도가 많은 class 부터 영상의 유사도를 검색한 후에 다음으로 영상을 구성하는 빈도가 큰 순서대로 DB 내에 저장되어 있는 영상과 비교를 하게 된다. DB내 영상 검색은 빈도수가 우선인 5개의 class를 기준으로 유사도를 측정해서 검색을 이룬다. 이러한 영상의 특징들을 어떻게 결합하고 특징 추출을 하느냐에 따라 검색의 효율성에 영향을 준다. 따라서 본 연구에서는 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 변환 후 얻어지는 저대역 부밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 Vector Quantization 알고리즘에 의해 정지영상의 객체 대표 특징들을 마르게 검색하고자 한다. 본 연구에서는 Haar Wavelet과 Vector Quantization 에서 색상과 질감의 가중치를 적용한 후 DB 에 저장된 영상과 유사도를 검색하는 방법을 취하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.213-216
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• 2013

본 논문에서는 객체 위주의 컬러 영상 검색을 위하여 영상의 saliency map을 이용해 객체 중심의 영상을 생성하고, 객체와 그 주변 영역에서의 대표 색상이 가지는 통계적 특성과 공간적 분포 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 영상의 saliency map을 이진화하여 영상을 객체/배경으로 분할하고 객체를 중심으로 객체/배경의 비율이 일정한 일정 크기의 영상을 생성한다. 생성된 영상에서 대표 색상을 추출하고, 각 색상이 영상에서 어떻게 분포하는가를 나타내는 이진 공간분포 지도를 형성한다. 그 후 영상 간의 대표 색상마다 이진 공간분포의 차이를 비교함으로써, 색상의 통계적 특성과 공간적 분포가 동시에 반영된 특징으로 영상을 검색한다. 본 논문에서 제안한 saliency map을 이용한 대표 색상 기반의 영상 검색 기법은 기존의 대표 색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.747-750
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• 2001

효과적인 내용기반 영상검색을 위한 특징 추출 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 최근 칼라 영상을 효과적으로 검색하기 위해 칼라 코렐로그램을 이용하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 얻어지는 칼라 코렐로그램을 이용하여 보다 효과적으로 영상을 검색하기 위해 크로스 코렐로그램 영역을 이용하여 영상을 검색하는 방법을 제안하였다. 크로스 코렐로그램이란 오토코렐로그램 이외의 영역을 말하는 것으로 영상에 존재하는 외각선 정보를 포함하는 부분이다. 크로스 코렐로그램을 이용하여 영상검색을 했을 경우, 기존의 칼라 코렐로그램보다 우수한 영상검색 결과를 나타냄을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.1051-1055
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• 2000

본 연구에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위하여 변환 영역에서 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 성질을 이용하여 객체들의 특징을 추출하는 방안인 Vector Quantization 을 이용한 영상을 검색하는 방안을 제시한다. 내용기반 영상 검색의 주요 특징들은 색상, 질감, 그리고 영상의 공간적인 특징을 고려한 특징 값 등이 사용된다. 이러한 영상의 특징들을 어떻게 결합하고 특징 추출을 하느냐에 따라 검색의 효율성에 영향을 준다. 따라서 본 연구에서는 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 변환 후 얻어지는 저대역 부밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 Vector Quantization 알고리즘에 의해 정지영상의 객체 대표 특징들을 빠르게 검색하고자 한다. 본 연구에서는 Haar Wavelet 과 Vector Quantization 에서 색상과 질감의 가중치를 적용하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.655-657
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• 2002

본 논문에서는 스테레오 영상에서 두 영상간의 깊이(Depth) 정보를 이용해서 영역을 기반으로 한 영상매칭을 수행한 추 사람의 얼굴 영역을 결정한다 영역 결정은 설정된 탐색 윈도우에 의해 좌, 우 영상간의 MSE(Minimum Square Error)를 검색하는 알고리즘을 제안한다. 매칭 과정에서 발생하는 영역 오류를 보정하기 위해서 타원 마스크를 이용하는 방법을 제안하며 실행 시간을 줄이기 위하여 2D 도메인에서 쿼드트리(Quad-tree) 윈도우를 사용한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.31-38
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• 2005

본 논문은 컬러 인접성과 클러스터링 기법을 이용한 객체 기반 영상 검색 기법을 제안한다. 컬러 인접성이란 영상내의 서로 이웃한 영역에서 나타나는 컬러의 특징값을 말하고, 영상 데이터베이스로부터 사용자가 찾고자하는 영역과 유사한 후보 영역들을 우선 추출하는데 사용된다. 또한 클러스터링 기법은 후보 영역들 가운데 객체가 존재하는 영역만을 추출하는데 사용되고, 질의 영상과 데이터베이스 영상 사이의 유사도 측정을 위하여 히스토그램 인터섹션(histogram intersection) 방법이 사용된다. 제안하는 방법에서 사용되는 영상의 컬러쌍 정보는 객체의 이동, 회전 그리고 크기 변화에 강건하며, 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.