멀티미디어 데이터의 생성 및 분배가 폭발적으로 증가함에 따라 산재된 메타데이터에 대한 효율적인 검색이 필요하게 되었다. 내용기반의 효율적인 검색을 지원하기 위해 MPEG-7의 표준이 제정되면서 내용기반 영상의 검색의 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 이 조건들을 해결하기 위해 MPEG-7 디스크립터와 자체 개발한 Compact 디스크립터를 이용하여 Web 기반으로 검색 시스템을 구현하고 바이오 이미지를 위한 디스크립터의 조합을 제공한다. 이미지의 feature 추출 인터페이스와 검색 인터페이스를 웹 어플리케이션으로 구현해 웹 브라우저만으로 이미지의 효율적인 저장, 검색 및 관리를 할 수 있고 XML 형태로 표현된 feature 를 다양한 용도로 확장 할 수 있다.
With the rapid development of internet technology, the number of internet users and the amount of multimedia information on the internet is ever increasing. Recently, the web sites, such as e-business sites and shopping mall sites, deal with lots of image information. As a result, it is required to support content- based image retrieval efficiently on such image data. This paper proposes an intelligent image retrieval system, which adopts XML, technology. To support object-based col)tent retrieval on product catalog images containing multiple objects, we describe a multi -level metadata structure which represents the local features, global features, and semantics of image data. To enable semantic-based and content-based retrieval on such image data, we design a XML-Schema for the proposed metadata and show how to represent such metadata using XML- documents. We also describe how to automatically transform the retrieval results into the forms suitable for the various user environments, such as web browser or mobile browser, using XSLT The proposed scheme can be easily implemented on any commercial platforms supporting XML technology. It can be utilized to enable efficient image metadata sharing between systems, and it will contribute in improving the retrieval correctness and the user's satisfaction on content-based e-catalog image retrieval.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.375-378
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2003
본 논문에서는 공간적 정보로 이미지검색을 하는 모양 특징정보 기반 이미지 검색 시스템에서 검색효율을 향상 시킬 수 있는 이진 영상 변환 및 유사도 검색에 대한 기법을 제안하였다. 모양특징정보의 좀더 정확한 값의 추출을 위해 이미지의 잡음이 윤곽선으로 인식되는 값이 최소화 될 수 있도록 하는 이진 영상 변환방법을 제안하였으며, 유사도 검색에서는 영역별 특징정보 간의 비교와 병행하여 영역을 다시 소그룹화한 다음 소그룹간의 평균 유사도 값의 비교방법을 적용하였다. 성능 평가를 통하여 제안된 이진 영상 변환 겐 유사도 검색 방법을 사용한 경우 기존의 방법보다 향상된 검색 효율성을 보임을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.83-84
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2022
본 논문에서는 의약품의 효율적인 구매와 안전한 복용, 또 의약품 성분에 대한 정보 전달을 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 약품 후면을 촬영한 영상으로부터 이미지 프로세싱을 통해 이미지에서 관심영역을 설정한 뒤, OCR 엔진인 Tesseract-OCR을 사용하여 인식한 텍스트 데이터를 통해 약품 성분을 추출하며, 식품의약품안전처에서 제공하는 의약품 안전 사용 서비스(DUR) API와 네이버 의약품 사전 검색 결과를 이용해 관련 정보들을 읽어와 출력하도록 한다. 약품의 표준 서식을 따르는 이미지를 기준으로 백 개의 이미지를 이용해 테스트하여 65%의 검출 정확도를 보였다.
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.
이미지 데이터는 텍스트 데이터와는 달리 다양한 색상과 모양, 질감과 같은 비정형적인 특징을 가진다. 따라서 이미지 데이터베이스는 텍스트 기반의 전통 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 질의, 검색 방법을 사용한. 특히, 내용 기반 이미지 검색에서의 검색 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 복합 질의문 계획 생성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 먼저, 단일 조건을 갖는 시각 질의에 대한 처리 기법들을 토대로 여러 조건을 갖는 복합 질의를 처리하기 위한 복합 질의문 계획 생성기법인 SSCC(Similarity Search for Conjunction Combination Query) 알고리즘을 제안한다. SSCC는 이미지 데이터베이스 검색 시스템에서 복합 질의를 처리하기 위한 질의 최적화 과정에서 질의 수행 시간과 투플 I/O를 최소화하는 질의문 계획을 생성하기 위해 사용된다. SSCC 알고리즘은 복합질의를 단일 질의들로 준해하고 퍼지 집합 이론을 도입하여 단일 질의의 결과들을 통합한다. 논문에서 연구된 내용 기반 복합 질의문 계획 생성 기법은 특정 이미지 영역에 국한되지 않으며 다양한 종류의 시각 질의를 수행하기 위한 효율적인 질의문 계획 생성 기법으로 사용될 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.489-492
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2007
산업재산권중 하나인 상표에 대한 효율적인 이미지 검색은 상표도용 및 이로 인한 분쟁을 방지할 수 있다. 이를 위해서는 효율적인 내용기반 유사이미지 검색이 필요하다. 본 논문에서는 상표이미지검색에 있어 가시적인 특성(visual feature)을 그레이 히스토그램을 통해서 상표이미지의 특성값을 추출하여 이를 입력패턴으로 SOM(Self-Organizing Map)알고리즘을 적용한 내용기반 유사이미지 검색시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11a
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pp.57-60
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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.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.9
no.11
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pp.1133-1144
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2019
Recently, the amount of image on the Internet has rapidly increased, due to the advancement of smart devices and various approaches to effective image retrieval have been researched under these situation. Existing image retrieval methods simply detect the objects in a image and carry out image retrieval based on the label of each object. Therefore, the semantic gap occurs between the image desired by a user and the image obtained from the retrieval result. To reduce the semantic gap in image retrievals, we connect the module for multiple objects classification based on deep learning with the module for human behavior classification. And we combine the connected modules with a behavior ontology. That is to say, we propose an image retrieval system considering the relationship between objects by using the combination of deep learning and behavior ontology. We analyzed the experiment results using walking and running data to take into account dynamic behaviors in images. The proposed method can be extended to the study of automatic annotation generation of images that can improve the accuracy of image retrieval results.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.175-177
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2005
검색된 정보의 정확성과 검색 속도는 정보 검색 시스템의 성능 평가에 있어서 매우 중요한 요소이다. MPEG-7 시각 정보 기술자는 예제 기반 이미지/비디오 검색 시스템을 구성할 때 사용할 수 있는 저급 수준시각 정보에 대한 표준화된 기술을 의미한다. 제안된 기술자는 검색 결과의 정확성에 대해서는 검증을 받은 상태이지만, 고차원 데이터이거나 시간 복잡도가 큰 매칭 함수를 가지고 있어 순차 검색을 할 경우 매우 많은 검색시간을 필요로 한다. 일반적으로 이러한 문제를 해결하기 위해 인덱스 정보를 구성하여 검색에 적용하는 방법이 주로 사용된다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자중 이미지 검색 시스템에 이용할 수 있는 색상 기술자와 텍스쳐 기술자, 그리고 외형 기술자를 인덱스 정보 구성 관점에서 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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