• 제목/요약/키워드: CBIR(Content-Based Image Retrieval)

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주 색상에 의한 객체 영역을 이용한 내용기반 영상 검색 (Content-based Image Retrieval Using Object Region With Main Color)

  • 김동우;장언동;곽내정;송영준
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.44-50
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    • 2006
  • 본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 객체 영역을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 기존 컬러 히스토그램 검색 방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지고, 공간정보가 부족한 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSV공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue성분만을 양자화하여 히스토그램을 구해 명암, 이동, 회전 등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 한편 공간정보가 부족한 문제점을 해결하기위해 색상 특징과 영역간의 상관관계를 고려하여 객체영역을 선정한다. 선정된 객체 영역에서는 에지와 DC를 이용하여 검색한다. 자연 컬러 영상 1,000개를 가지고 실험한 결과 기존 방법들보다 precision과 recall이 우수하였다.

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IPTV에서 컷 검색을 위한 색 분포정보를 이용한 FE-CBIRS (FE-CBIRS Using Color Distribution for Cut Retrieval in IPTV)

  • 구건서
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.91-97
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    • 2009
  • 본 논문은 IPTV에서 방영되는 디지털 콘텐츠에서 검색하고자 하는 컷의 위치 정보를 검색하는데, 이때 색 분포에 관한 특징 정보를 이용한 FE-CBIRS을 제안한다. 기존 CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 이미지를 구분하는 특징정보로써 활용하며, 이미지를 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분영역 특징정보를 전체 이미지의 특징정보와 함께 사용하여 검색하는 방법을 제시하였다. 또한 적용되는 색상 특징 정보의 경우 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 사용한다. 아울러 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변 모멘트가 주요하게 사용된다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제가 제기되어 왔다. 그러나 본 논문에서 제시하는 방법에서는 추출된 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱 하고 검색 시 비교대상 이미지를 해당 컷에 한정하여 적용하므로서 검색속도를 향상시키도록 하였다.

PC-Cluster를 사용한 내용기반의 화상 검색 시스템의 설계 및 구현 (Design & Implementation of a Content-Based Image Retrieval System using a PC-Cluster)

  • 김영균;오길호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1461-1464
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    • 2004
  • 본 논문에서는 LAN 상에서 유휴 PC들을 사용하여 PC Cluster를 구성한 후 이를 사용한 내용기반의 화상 정보 검색(CBIR) 시스템에 관한 연구를 수행하였다. LAN 상의 유휴 PC 들은 인터넷상의 연산 자원들보다 안정되고 신뢰성이 있기 때문에 복잡한 보안 기법을 사용하지 않아도 되며 또한 연산시간이 유휴시간으로 고정되어 있기 때문에 네트워크의 부하 및 노드의 부하를 고려하는 복잡한 부하 균등화 기법이나 스케쥴링 기법이 필요로 하지 않는 특징을 갖는다. 내용기반의 화상 정보 검색은 화상 데이터의 대용량 특징으로 인해 화상 특징 추출 및 유사도 계산을 위해 많은 연산을 필요로 한다. 특히 다양한 내용기반의 정보 검색 서비스를 지원하기 위해 다중 특징(Multiple Features)을 동시에 추출하고자 할 때 연산시간은 급격히 증가한다. 따라서 이러한 내용 기반의 화상 정보 검색 시스템을 구현하기 위해 저비용의 고성능의 PC Cluster를 사용하여 전체 연산시간을 단축하고 실시간 정보검색이 가능하도록 하는 연구를 수행 하였다.

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Visual Feature Extraction Technique for Content-Based Image Retrieval

  • Park, Won-Bae;Song, Young-Jun;Kwon, Heak-Bong;Ahn, Jae-Hyeong
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권12호
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    • pp.1671-1679
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    • 2004
  • This study has proposed visual-feature extraction methods for each band in wavelet domain with both spatial frequency features and multi resolution features. In addition, it has brought forward similarity measurement method using fuzzy theory and new color feature expression method taking advantage of the frequency of the same color after color quantization for reducing quantization error, a disadvantage of the existing color histogram intersection method. Experiments are performed on a database containing 1,000 color images. The proposed method gives better performance than the conventional method in both objective and subjective performance evaluation.

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거리 기반 유사도 측정을 통한 유방 초음파 영상의 내용 기반 검색 컴퓨터 보조 진단 시스템에 관한 연구 (A Study of CBIR(Content-based Image Retrieval) Computer-aided Diagnosis System of Breast Ultrasound Images using Similarity Measures of Distance)

  • 김민정;조현종
    • 전기학회논문지
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    • 제66권8호
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    • pp.1272-1277
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    • 2017
  • To assist radiologists for the characterization of breast masses, Computer-aided Diagnosis(CADx) system has been studied. The CADx system can improve the diagnostic accuracy of radiologists by providing objective information about breast masses. Morphological and texture features were extracted from the breast ultrasound images. Based on extracted features, the CADx system retrieves masses that are similar to a query mass from a reference library using a k-nearest neighbor (k-NN) approach. Eight similarity measures of distance, Euclidean, Chebyshev(Minkowski family), Canberra, Lorentzian($F_2$ family), Wave Hedges, Motyka(Intersection family), and Cosine, Dice(Inner Product family) are evaluated by ROC(Receiver Operating Characteristic) analysis. The Inner Product family measure used with the k-NN classifier provided slightly higher performance for classification of malignant and benign masses than those with the Minkowski, $F_2$, and Intersection family measures.

시각 특징과 퍼지 적분을 이용한 내용기반 영상 검색 (Content-Based Image Retrieval Using Visual Features and Fuzzy Integral)

  • 송영준;김남;김미혜;김동우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제6권5호
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    • pp.20-28
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    • 2006
  • 본 논문은 공간주파수 특징들과 다중 해상도 특징들을 가진 웨이블렛 영역에서 추출된 각 대역의 시각 특징 추출과 이들의 퍼지 적분 조합에 대하여 제안하였다. 칼라 양자화 이후에 똑같은 칼라의 빈도를 취함으로써 기존의 칼라 히스토그램 인터섹션 방법의 단점인 양자화 에러를 줄일 수 있게 칼라 특징을 표현한다. 또한 유사도는 서로 독립적인 특성을 갖는 호모그램, 칼라, 에너지 특징을 퍼지 측도와 퍼지 적분을 사용하여 조합한다. 1,000개의 칼라 영상에 대하여 실험을 하였고, 제안된 방법이 기존 방법들보다 객관적이고 주관적인 성능에서 우수함을 보였다.

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한국과 영국 사이의 국립공원 자연 경관 특색의 판별 분석 - 내용기반 영상검색의 저단계 기능 측면에서 - (Discriminant Analysis of Natural Landscape Features in National Parks between Korea and Scotland - Using Low-Level Functions of Content-Based Image Retrieval -)

  • 이덕재
    • 한국환경생태학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.289-300
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    • 2008
  • 질감, 모양, 색채 등 내용기반 영상검색(CBIR)의 기능을 이용하여 한국의 지리산 국립공원과 영국의 케이른고럼스 국립공원의 자연 경관에 있어서의 차이를 판별하는데 본 연구의 목적이 있다. 먼저 각 국립공원의 자연경관을 디지털 사진영상으로 촬영한 후, 전형적인 경관사진을 선별하였다. 사진영상의 저단계 기능(Low-level function)이 계량화되어 수직적으로 회전된 다섯 개의 요인으로 축약되었다. 이 중 유의한 차이를 보이지 않은 물 관련 요인이 제외된 나머지 네 개의 요인에 근거한 판별선이 케이른고럼스 경관과 지리산 경관 사이에서 도출되어, 판별함수가 두 그룹을 유의하게 분할하였다($x^2(4)$=61.433; p<0.001). 고유치 2.417과 월크스 람다 0.293에 의하여 전체 변이가 두 그룹의 판별함수 평균의 차이에서 대부분 산출되었음을 확인하였다. 또한, 네 개의 독립변수가 종속변수 전체 분산의 70.7%를 설명하는 것으로 추정되었다. 경관에 대하여 가장 큰 효과를 나타내는 변수는 원거리관련 변수(r=1.073)이며, 다음으로 근거리관련 변수(r=0.896)였으며, 전체적으로 90.7%가 타당하게 분류되었다. 이는 케이른고럼스 국립공원과 지리산 국립공원 자연경관 사이에서 사진영상의 근거리 요인뿐만 아니라, 원거리 요인이 보다 경관 차이에 유의한 판별력을 보이는 것으로 해석되므로, 국립공원의 경관정체성과 관련한 원거리 스카이라인의 시각적 중요성을 보여주는 것이라 하겠다.