• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.261-264
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• 2002

자동차 전조등에서 나오는 데이터는 다양한 패턴을 가지는 영상자료와 부분적으로 보이는 문자자료이다. 내용기반 영상검색을 통해 자동차 전조등에서 검사자가 판독하는 텍스트와 부분적인 전조등의 영상정보로 차량의 정보를 추출하기 위한 검색 방법을 국립과학수사연구소의 자료를 기반으로 설계하였으며, 영상검색에 사용된 영상특징값의 구성과 영상 검색방법을 연구하였다. 본 논문에서는 영상데이터의 검색을 위해 효과적인 영상특징이 추출 되도록 향상된 방법론을 제시하였다. 특징함수에 대한 유효성 검증을 위해 샘플 영상에서 각 후보 특징함수들에 대한 결과값들을 비교하였으며, 이를 기반으로 유효한 특징함수를 찾아서 검색에 사용되어지도록 구성하였다. 사용되어진 영상의 특징값은 전조등 영상이 가지는 다수의 텍스쳐함수와 가로, 세로 성분값을 사용하였다. 영상 검색을 위해 추출된 영상 특징값을 데이터베이스화하고 용의차량의 전조등 영상을 질의 영상으로 하여 후보 차량에 대한 정보를 검색하도록 하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.53-56
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• 2004

본 논문은 잡음 환경하에서 특징 벡터의 차원 축소를 통한 음성 구간 검출에 관한 연구이다. 음성/비음성 분류는 통계적 모델을 이용한 분류-기반 방법을 사용한다. 검출기에서 실시간 적응화를 위해 우도-기반의 특징 벡터에 대한 차원 축소 방법을 제안한다. 이 방법은 음성/비음성 클래스에 대한 가우시안 확률 밀도 함수에 의한 비선형적 우도값을 새로운 특징으로 취하는 방법이다. 음성/비음성 결정은 우도비 검증(Likelihood Ratio Test)의 방법을 이용하며, LDA(Linear Discriminant Analys)에 의한 축소 결과와 성능을 비교한다. 실험 결과 제안된 차원 축소 방법을 통하여 2차원으로 축소된 특징 벡터가 고차원에서의 결과와 대등함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.39-42
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• 2002

본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.365-367
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• 2000

본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근 방법으로서, 통계적 정보를 기반으로 하는 주성분요소분석(PCA) 및 독립성분요소분석(ICA)을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 또한, 전체영상을 몇 개의 부분영상으로 분할한 후, 분할된 영상에 대하여 주성분요소분석과 독립성분요소분석을 적용함으로서, 분할된 부분영상의 특징이 전체영상에서 추출한 특징보다 효과적으로 홍채의 특징을 표현하는 결과를 보여 주었다. 이러한 방법을 홍채영상에서 효율적인 특징을 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서 적용하였으며, 다양한 특징 집합에 대하여 적용한 결과, 홍채영상에서 redundant한 정보와 잡음을 제거함으로써 compact하고 robust한 특징을 추출할 수 있었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.323-329
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• 2002

멀티미디어 정보검색 중 내용 기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징을 이용한 검색 시스템이 일반적으로 널리 소개되고 있다. 그러나 형태가 서로 다른 영상에서는 색상과 질감 특징에 의한 검색 방법은 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선 에 의한 전역 형태 특징으로 허용 가능한 범주 이내로 유사도 영상을 필터링한 후 형태정보의 히스토그램을 이용하여 유사도 검색을 함으로써 정확도를 놀일 수 있는 시스템을 개발한다.

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

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.66-67
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• 2013

본 논문에서는 지역적인 그래프를 이용하여 면 외 회전에 강인한 특징 기술 및 정합 방법에 대하여 제안한다. 특징 기반의 지역적인 그래프의 경우 SURF 등을 이용하여 찾아진 특징 정보에 대하여 특징 사이의 상관관계를 이용하여 지역적인 그래프를 생성함으로써 특징 기술의 적용 범위를 확장할 수 있고 이러한 지역적인 그래프의 정합을 위하여 새로운 비용 함수와 정합 방법을 제안한다. 또한 특징 정합 시 이를 활용하여 정합 후보를 결정함으로써 면 외 회전이 존재하는 영상에 대해 좀 더 강인한 특징 정합 결과를 얻을 수 있고 실험 결과 기존의 특징 정합 방법에 비하여 찾아지는 후보의 개수가 증가하고 찾아진 정합 결과의 정확도가 증가하는 것을 확인할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.157-166
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• 2001

본 논문은 내용 기반 이미지 검색 시스템에서 이미지의 위치 및 모양 정보에 의한 회귀선을 추정하여 효율적으로 특징 벡터 추출함과 동시에 같은 도메인상의 특징 벡터가 일정 수준보다 많아질 경우 효율적으로 특징 벡터의 차원을 줄이는 기법을 제안한다. 특히, 특징 벡터의 차원을 줄이는 제안된 기법은 특징 벡터의 수에 관계없이 특정한 n개의 특징 벡터로의 변환이 가능하다. 본 논문에서 제안된 기법들은 실제 내용 기반 이미지 검색 시스템의 구현을 통해 기존의 방법보다 효율적인 검색은 물론 다차원 특징 벡터를 특정 n차원의 특징 벡터로 변환함으로써 다차원 색인 기법이 가지고 있는 가장 큰 단점인 '차원의 저주' 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 방법임을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.102-107
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• 2004

본 논문에서는 시각적. 공간적 정보로 구성된 이미지의 효율적인 검색을 위하여, 색상특징정보와 모양특징정보를 멀티인덱스키로 구성하고 질의 이미지의 입력 시 자동으로 색상특징정보와 모양특징정보를 동시에 추출하여 유사한 이미지를 검색할 수 있는 내용기반 이미지 검색시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 단일 특징정보를 이용한 방법이나 2가지 이상의 특징정보를 단계적으로 검색하는 방법에 비해 향상된 효율성과 신속성을 보이고 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권1호
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• pp.21-28
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• 2004

내용기반 영상검색 분야에서 색, 질감, 모양 등과 같은 영상의 시각적인 내용을 표현하기 위하여 수치화한 특징들이 많이 제안되었다. 이런 특징들은 모두 독립적이라고 가정하기 때문에 한 특징 벡터를 추출할 때는 다른 특징들과의 상관성을 전혀 고려하지 않는다. 이 논문에서는 색과 질감 사이의 관계를 고려하여 새로운 CCE(channel color energy) 특징을 제안한다. 자연 영상을 대상으로 한 실험결과를 분석한 결과 제안하는 방법이 정규 가중거리 비교 방법과 SCFT(sequential chromatic Fourier transform) 기반 색 질감 방법에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.