• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권1호
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• pp.62-73
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• 2000

본 논문에서는 기존의 칼라 특성을 이용한 내용 기반 영상 검색 방법을 적용 영역별로 분류 할 수 있는 기준을 제시하고, 그 기준에 의해 영상 내 공간 정보를 충분하게 표현할 수 있어 이동 및 회전 확대/축소 변형에 강한 영상 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 칼라 특성을 이용한 내용 기반 영상 검색은 영상 내 공간정보를 충분하게 표현하지 못하여 이동 및 회전, 확대/축소 변형에 약한 단점을 지니고 있다. 이에 기존 연구에서는 인위적으로 영상을 여러 개로 분할하는 방법 등으로 공간 정보를 표현하고자 하였지만 특징 벡터의 수가 급격히 늘어남에 따라 검색 효율이 저하된다는 단점을 가지고있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 사용된 칼라 객체의 상호 관계에 따라 1차와 2차 관계에 의한 방법으로 분류하고, 이동, 회전 특히 크기 변화(축소,확대)에 탁월한 성능을 보이는 칼라 객체의 3차 관계를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주어진 영상으로부터 양자화된 24개의 버킷을 생성해서 각 버킷의 히스토그램의 크기 순서로 세 개 버킷을 선정하고 그들의 평균 칼라 위치를 계산해서 그들 간의 상호 각도를 추출하여 영상의 특징 벡터로 사용하였다. 실험 결과 기존 방법보다 특히 영상의 크기 변화에 대해 좋은 결과를 얻을수 있었으며, 계산량도 적어 효율적임을 보여 주었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.355-358
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• 2011

본 논문에서는 이미지에서 사용자가 관심을 갖는 영역(ROI)의 내용을 나타내는 특성값과 영역의 위치를 함께 고려하여 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 검색 대상 이미지를 일정 크기의 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 가장 근접하는 특성을 가진 블록을 선택한다. 블록의 특성값은 MPEG-7의 도미넌트 컬러 기술자를 사용한다. 사용자가 선택한 블록의 특성값과 함께 블록의 위치를 측정한 후, 검색 대상 이미지의 블록들의 특성값 및 위치와 비교하여 유사도를 측정한다. 본 논문에서는 실험결과 제안한 방법이 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 다중 ROI의 내용과 위치를 함께 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권4호
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• pp.372-383
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• 2006

이미지 데이타베이스 분야에 대한 다양한 기법들 가운데, 내용 기반 영상 검색 기법 (Content Based Image Retrieval)은 대용량의 영상을 효율적으로 검색하고 탐색할 수 있도록 한다. 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템은 사용자가 입력한 질의 이미지에서 낮은 레벨의 특성 (low-level feature)을 추출하고 그에 기반하여 데이타베이스로부터 유사한 영상을 검색한다. 하지만 컴퓨터에서 사용하는 낮은 레벨의 특성은 실제 인간이 영상을 인식하는 방법과 다르게 영상을 인식한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 각 특성에 대한 가중치를 적합성 피드백 (relevance feedback)을 통하여 재조정하는 기법이 개발되었다. 기존의 특성 가중치 조정 (feature re-weighting) 기법은 모든 영상에 대하여 특성은 항상 고정된 길이의 벡터 데이타로 표현된다고 가정한다, 이러한 가정을 전제로 하여 기존의 기법은 특성 표현 (feature representation)의 각 부분을 n 차원 공간의 각 축에 할당한다. 하지만 특성 표현 기법의 발전에 따라 가변적인 길이의 벡터로 표현되는 특성이 출현하였으며 이로 인하여 기존의 제한된 길이의 벡터로 표현되는 특성 표현에 기반한 특성 가중치 조정 기법의 유효성은 감소하게 되었다. 본 논문에서는 가변적인 크기의 벡터로 표현되는 특성에 대해서도 특성 가중치를 효과적으로 조정할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 특성에 기반하여 계산된 질의 영상과 데이타베이스 내부의 영상간의 거리와 양방향 신뢰구간을 이용하여 특성 가중치를 조정한다. 이 때 각 특성의 거리 계산 방법에 대해서는 제한을 두지 않는다. 또한 각 특성의 표현에 있어서도 고정적인 크기뿐만이 아니라 가변적인 크기의 데이타 역시 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 기법의 유효성을 입증하였으며, 다른 연구 결과와의 비교를 통하여 제안한 기법의 성능이 보다 우수함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.1312-1320
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• 2004

최근 다양한 시각적 특징 표현들이 연구되고 많은 시스템들이 만들어졌음에도 불구하고 기존의 내용기반 영상 검색 접근 방식들은 유음성에서 한계가 있었다. 특히 사용자의 고 수준개념들과 시스템의 저 수준 특징 사이의 차이와 시각적 내용에 대한 인간의 유사성 인식의 주관성이 배제되는 한계를 지니고 있었다. 따라서 영상정보의 정확한 데이터 전달과 이를 효율적으로 검색하기 위한 방법이 요구된다. 적합성 피드백은 멀티미디어 검색에 있어 사용자가 요구하는 정보를 반영할 수 있어 영상의 검색 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 적합성 피드백 기법의 성능을 향상시키기 위해 경계 값과 pre-fetching을 이용하여 긍정적 피드백과 부정적 피드백을 혼합한 개선된 영상 검색 기법을 제안한다. 또한, 제안된 피드백 기법을 이용하여 기존의 검색시스템을 보다 발전시킨 영상 검색 시스템을 구현한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.133-139
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• 2006

컴퓨터 정보기술의 발달로 멀티미디어 데이터가 급증하고 있다. 특히, 영상검색 분야에서는 영상 데이터의 신속, 정확한 처리 및 분석이 요구된다. 그러나 일반적으로 신속성과 정확성을 모두 보장하는 데는 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용해 영상의 대표 특징치를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 영상이 가지고 있는 대표적인 특징치 뽑아냄으로써 검색의 신속성과 정확성을 보장한다. 영상의 특징으로는 색상과 질감을 사용하였다. 실험결과, 기존의 연구에 비해 제안된 특징 추출법이 더 좋은 정확성을 보임으로서 제안된 방법의 타당성을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권7호
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• pp.816-822
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• 2016

콘텐트 기반 이미지 검색은 기존의 태그 또는 레이블이 있는 텍스트 기반의 검색이 아닌 이미지의 특징을 이용하여 검색하는 방법이다. 실생활 이미지 데이터는 태그나 레이블이 달려있는 경우가 많지 않기 때문에 텍스트 기반의 검색 방법을 사용하기 힘든 경우가 있다. 또한, 기존에 주로 사용되는 이미지 특징 벡터의 유사도를 사용하여 검색하는 방법은 추출 벡터의 유사도 기준으로 사용자가 의도한 결과가 나올지 확신할 수 없다. 예를 들어 사용자가 입력한 질의 이미지와 검색된 이미지들의 종류가 일치하는지의 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자가 질의 이미지의 클래스를 예상하고 결과도 동일한 클래스를 원한다는 가정에 착안하여 이미지 검색 엔진의 성능을 개선하였다. 기존의 유사도 기반의 검색에 머신 러닝 기법을 사용한 이미지 분류기를 적용하여 질의와 동일한 클래스의 결과를 찾는 방법을 제안하였으며, 그 성능을 20개 카테고리에 속하는 11,530개의 이미지로 구성되어 있는 PASCAL VOC 공개 데이터를 이용하여 검증하였다.

• 통합자연과학논문집
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• 제12권2호
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• pp.35-43
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• 2019

In the content-based image search properties, form information is simple because only the contours of objects are available, and although it can effectively extract the characteristics of the objects, it is sensitive to external noise. The radial distortion, one of these noises, is most prominent in the eyewear and, due to the structural characteristics of the imaging equipment, radiative distortion occurs in almost all imaging equipment. It is very important to determine the similarity of the objects in the images in which these distortions occurred to the actual objects. In order to improve this problem, we propose a strong image search technique for formative noise and radiative distortion using regularization phase angles and moments. Through simulation using Wang DB, the proposed algorithm proved excellent performance for radiation distortion that occurs in general. In addition, a system optimized for database can be implemented by making appropriate changes to the threshold values, enabling image retrieval with the desired level of confidence in various systems. The algorithm proposed in this paper is expected to be utilized as an optimal imaging system by extracting morphological form information of multimedia data.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.263-279
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• 2009

CBIR(Content-based Image Retrieval) 시스템의 질의 처리에 사용되는 모양 특징은 크게 경계 기반과 영역 기반 등 두 가지로 나눌 수 있다. 경계기반 특징은 간단하지만 영역 기반 특징에 비해 효과적이지 않다. 영역 기반 모양 특징을 사용하는 대부분의 시스템은 먼저 영역을 추출해야 한다. 하지만 기존의 영역 기반 시스템들은 구현이 복잡하고, 특히 정확한 영역 추출이 어려우며 영역 간의 위치적인 관계가 거리 모델(distance model)에 반영되어 있지 않다. 본 논문에서는 Canny 에지 검출과 Hough 변환에 기반하여 목표 내부의 에지를 검출하고, 이와 함께 영역확장을 이용하여 목표 물체 내부의 영역을 정확히 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 영역 간의 인접 관계를 이용한 수정된 IRM(Integrated Region Matching) 기법을 제안하였다. 이는 모양 특징을 이용한 유사성 검색에서 영상 간의 거리 모델로서 사용된다. 그리고 실험을 통해 수정된 IRM 기법과 우리의 영역 추출 기법이 효과적임을 보였다. 실험 결과는 새로운 영역 추출 방법이 기존의 다른 방법보다 훨씬 우수함을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.103-114
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• 2005

본 논문에서는 칼라 특징으로 칼라 오토코렐로그램(autocorrelogram)을 선택하고 질감 특징으로 BDIP(block difference inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficient)를 선택하여 이들을 효율적으로 추출하고 결합한 다중 특징기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 오토코렐로그램은 영상의 H(hue), S(saturation) 칼라 성분으로부터 추출 하였고, BDIP와 BVLC는 V(value) 성분으로부터 추출하였다. 이때 각 특징추출 시 계산량을 고려하여 간소화된 오토코렐로그램과 BVLC를 제안하여 사용하였으며, 추출한 특징들을 효율적으로 저장하기 위해 특징벡터성분들의 값을 그 분포에 따라 균등 또는 비균등 양자화 하여 사용하였다. Corel DB및 VisTex DB에 대한 실험 결과, 칼라 오토코렐로그램과 BDIP, BVLC 질감 특징을 결합함으로써 동일한 차원에서 오토코렐로그램만을 사용할 때보다 최대 9.5%, BDIP, BVLC만을 사용할 때보다 최대 4% 검색성능이 향상되었다. 또한 제안한 다중 특징은 웨이브렛 모멘트, CSD, 칼라 히스토그램에 비해 특징벡터의 저장공간을 약 3분의 1 정도 적게 차지하면서 검색성능이 각각 최대 12.6%, 14.6%, 27.9% 우수하게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권1호
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• pp.116-125
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• 2002

본 논문에서는 클립아트 이미지에서 모양 정보를 추출하고 이 정보를 이용하여 클립아트 이미지의 유사도를 측정하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용하는 클립아트 이미지는 자연영상에 비해 외곽선을 명확하게 추출할 수 있다는 장점이 있다. 이미지에서 모양 정보를 추출하는 이전의 방법은 모양의 외곽선을 이용하는 것과 영역을 이용하는 것으로 분류할 수 있는데 본 논문에서는 모양의 외곽선을 이용하는 것으로 외곽선의 오목한 부분과 볼록한 부분을 직사각형의 비율로 표현하는 방식을 제안하였다. 이렇게 함으로서 기존의 외곽선 기반 특징을 이용하는 방식보다 모양 정보를 더욱 잘 표현할 수 있었다.