• Journal of Ubiquitous Convergence Technology
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• 제1권1호
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• pp.18-22
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• 2007

Multi-Instance Learning(MIL) performs well to deal with inherently ambiguity of images in multimedia retrieval. In this paper, an effective framework for Contented-Based Image Retrieval(CBIR) with MIL techniques is proposed, the effective mechanism is based on the image segmentation employing improved Mean Shift algorithm, and processes the segmentation results utilizing mathematical morphology, where the goal is to detect the semantic concepts contained in the query. Every sub-image detected is represented as a multiple features vector which is regarded as an instance. Each image is produced to a bag comprised of a flexible number of instances. And we apply a few number of MIL algorithms in this framework to perform the retrieval. Extensive experimental results illustrate the excellent performance in comparison with the existing methods of CBIR with MIL.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.208-213
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• 2000

본 논문은 정지 화상에 대한 CBIR(Content-Based Image Retrieval)방법 중 칼라 특성을 이용해서 영상 내 공간 정보를 충분하게 표현할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 칼라 특성을 이용한 CBIR은 영상 내 공간정보를 충분하게 표현하지 못하는 단점을 지니고 있다. 이에 기존 논문에서는 인위적으로 영상을 여러 개로 분할하는 방법 등으로 공간정보를 표현하고자 하였지만 특징벡터의 수가 급격히 늘어남에 따라 검색효율이 저하된다는 단점을 가지고있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 칼라 오브젝트의 추출 방법에 따라 1차와 2차 관계에 의한 방법으로 분류하고, 이동, 회전 특히 크기 변화(축소, 확대)에 탁월한 성능을 보이는 칼라 오브젝트의 3차 관계를 이용한 방법을 소개한다. 주어진 영상으로부터 양자화된 24개의 버킷을 생성해서 각 버킷 내의 칼라에 대한 색의 표준 편차로 색의 분산 정도틀 나타내고, 히스토그램의 빈도수가 높은 세 개 버킷의 평균 칼라 위치를 계산해서 그들의 상호 각도를 추출하여 영상의 특징 벡터로 사용한을 제안하였다. 실험결과 기존 방법보다 특히 영상의 크기 변화에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 계산량도 적어 효율적임을 보여 주었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.656-659
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• 2004

최근 많은 연구에서, 동일한 영상그룹들로부터 추출된 저수준의 특징들을 이용해서 고수준의 정보를 분석한 뒤, 이를 이용해서 영상을 분류하는 방법들을 소개하고 있다. 이러한 연구는 CBIR의 인덱싱에서 저수준의 특징만을 사용할 때 발생하는 의미적인 차이(semantic gap)문제를 해결하여, 검색의 효율을 높일 수 있게 한다. 하지만 이들 연구는 대부분 전경(scenery)영상만을 대상으로 하고 있다. 한편 영상을 객체 단위로 다루는 것은 CBIR의 성능을 크게 향상 시킬 수 있는 요인이 된다. 왜냐하면 대부분의 사용자는 관심있는 객체가 포함된 영상을 검색하기 원하기 때문이다. 본 논문에서는 영상의 객체를 인공객체와 자연객체로 분류하는 방법을 제안한다. 인공객체의 경우 자연객체에 비해 상대적으로 직선형태의 에지가 많이 발견되며 객체를 구성하는 패턴이 규칙적이고 방향성을 가진다. 또한 인공객체는 자연객체에 비해 객체영역의 경계가 직선에 의한 단순한 형태로 나타난다. 이러한 특징들을 EDH(edge Direction Histogram)의 에너지, EDAS(Energy Difference of Adjacent Sector)와 가버 필터를 통해 추출하여 분류에 이용한다. 실험을 통하여 각 특징들을 개별적으로 사용해서 76%에서 84% 사이의 분류 정확성을 얻었으며, 제안한 머징 방법을 이용하여 최종적으로 약 90%의 정확성으로 분류하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.33-40
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• 2023

The mainstay of current image recovery frameworks is Content-Based Image Retrieval (CBIR). The most distinctive retrieval method involves the submission of an image query, after which the system extracts visual characteristics such as shape, color, and texture from the images. Most of the techniques use RGB color space to extract and classify images as it is the default color space of the images when those techniques fail to change the color space of the images. To determine the most effective color space for retrieving images, this research discusses the transformation of RGB to different color spaces, feature extraction, and usage of Convolutional Neural Networks for retrieval.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.92-99
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• 2009

본 논문에서는 교통 신호등 영역 검출을 포함한 교통 신호등 외곽 부분과 신호등 색을 자동으로 판별하여 사용자에게 알려주는 교통 신호등 자동 판별 시스템 구현을 제안하였다. 본 논문은 교통 신호등색을 정확하게 검출하기 위하여 교통 신호등색에 해당하는 파장 범위를 설정하고, 색상 성분을 분할하였다. 색상 성분을 통해 교통 신호등색(빨강 주황 녹색)을 검출하며 배경부분은 그레이 영상으로 변환한다. 다음으로 웨이브렛 변환 알고리즘을 사용하여 다양한 환경에서 신호등 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 교통 신호등 인식 부분은 CBIR(Content-Based Image Retrieval)기반에서 캐니 에지 연산자와 허도로프 매칭 알고리즘의 특성을 적용한 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 교통 신호등이 첨가되어 있는 조명, 배경 등이 다양한 영상을 대상으로 실험하며, 기존 알고리즘과 비교하여 제안 알고리즘의 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제65권12호
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• pp.2270-2277
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• 2016

In modern society, creation and distribution of multimedia contents is being actively conducted. These multimedia information have come out the enormous amount daily, the amount of data is also large enough it can't be compared with past text information. Since it has been increased for a need of the method to efficiently store multimedia information and to easily search the information, various methods associated therewith have been actively studied. In particular, image search methods for finding what you want from the video database or multiple sequential images, have attracted attention as a new field of image processing. Image retrieval method to be implemented in this paper, utilizes the attribute of corner patches based on the corner points of the object, for providing a new method of efficient and robust image search. After detecting the edge of the object within the image, the straight lines using a Hough transformation is extracted. A corner patches is formed by defining the extracted intersection of the straight line as a corner point. After configuring the feature vectors with patches rearranged, the similarity between images in the database is measured. Finally, for an accurate comparison between the proposed algorithm and existing algorithms, the recall precision rate, which has been widely used in content-based image retrieval was used to measure the performance evaluation. For the image used in the experiment, it was confirmed that the image is detected more accurately in the proposed method than the conventional image retrieval methods.

• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.26-36
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• 2012

영상에 포함된 객체의 형태는 내용 기반 영상검색에 있어서 중요한 정보를 가지고 있기 때문에, 이를 이용하여 영상을 검색하는 방법들이 활발히 연구되어 왔다. 그중에서도 최근에 제안된 저니키 모멘트의 위상과 크기를 이용하는 회전불변 서술자(IZMD: Invariant Zernike moment descriptor)을 이용한 영상 검색 방법은 기존의 크기 정보만을 이용한 저니키 모멘트 서술자보다 높은 영상 검색 성능을 보인다. 본 논문에서는 IZMD를 이용한 방법 보다 향상된 영상 검색 성능을 얻기 위해서 ART(Angular Radial Transform)의 크기와 위상을 이용한 회전 불변 특징 서술자(IARTD: Invariant Angular Radial Transform Descriptor)와 이를 이용해서 영상을 정합하는 방법을 제안한다. IARTD는 ART 기저함수의 특성을 이용해서 정렬된 ART 계수의 위상과 크기로 구성된 특징벡터이다. 영상의 검색은 두 IARTD의 크기차이와 위상차이의 곱을 이용하여 정의된 거리 계산 방법을 이용해서 수행한다. MPEG-7 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안하는 방법의 평균 BEP(Bull's Eye performance)는 0.5806으로서, ARTD나 IZMD를 이용한 영상 검색 결과의 평균 BEP 0.3574, 0.4234보다 우수한 검색 성능을 제공하는 것을 확인하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.99-124
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• 2015

As the improvement of digital technologies increases the use of images from various fields, the domain of image retrieval has evolved and become a growing topic of research in the Library and Information Science field. The purpose of this study is to identify the knowledge structure of the image retrieval domain by using the author co-citation analysis and author bibliographic coupling as analytical tools in order to understand the domain's past and present. The data set for this study is 245 articles with 8,031 cited articles in the field of image retrieval from 1998 to 2013, from the Web of Science citation database. According to the results of author co-citation analysis for the past of the image retrieval domain, our findings demonstrate that the intellectual structure of image retrieval in the LIS field consists of predominantly user-oriented approaches, but also includes some areas influenced by the CBIR area. More specifically, the user-oriented approach contains six specific areas which include image needs, information seeking, image needs and search behavior, image indexing and access, indexing of image collection, and web image search. On the other hand, for CBIR approaches, it contains feature-based image indexing, shape-based indexing, and IR & CBIR. The recent trends of image retrieval based on the results from author bibliographic coupling analysis show that the domain is expanding to emerging areas of medical images, multimedia, ontology- and tag-based indexing which thus reflects a new paradigm of information environment.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권4호
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• pp.304-314
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• 2007

내용 기반 영상 검색(CBIR)은 영상 내용의 특성 기술을 이용하여 영상을 저장하고 검색하는 기법이다. 좀더 정확한 영상 검색을 지원하기 위하여 영상 내용을 좀 더 효과적으로 기술할 수 있는 특성의 개발이 필요하게 되었다. 현재 주로 사용되고 있는 낮은 레벨의 색상, 질감, 형태 등의 특성은 인간의 인지와 직접적으로 연관이 되지 않으며, 여러 개의 객체가 포함되어 있는 영상은 잘 기술하지 못한다는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 영상 검색 분야의 연구는 높은 레벨의 특성에 대한 연구로 진행되게 되었다. 높은 레벨의 특성은 좀 더 인간의 인지와 유사한 형식으로 영상을 기술하며, 대표적인 특성으로는 객체간의 위치 관계 표현 등이 있다. 하지만 객체간의 위치 관계 표현에 대한 이전의 연구들은 회전된 영상은 검색하지 못한다는 단점이 있다. 하지만 회전 불변(rotation invariant)은 정확한 영상 검색을 위한 특성 기술에 있어 중요하다. 본 논문에서는 객체간의 위치 관계를 효과적으로 표현하기 위한 높은 레벨의 특성인 8AB(8 Angular Bin)라는 새로운 기법을 제안한다. 8AB 기법은 회전 불변을 지원한다. 제안한 기법을 이용한 유사도 계산 및 검색 기법 역시 제안되었다. 또한 본 논문에서는 검색 시간을 단축하기 위한 검색 공간 축소 기법을 제안하였다. 이러한 기법들을 이용하여 실제 데이타와 합성 데이타를 사용한 실험을 행하여 제안된 기법의 유효성 및 검색 공간 축소 기법의 성능을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.811-819
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• 2012

본 논문에서는 클라우드 기반의 스트리밍 미디어의 보안 인증과 프라이버시를 제공하기 위한 검색 가능 이미지 암호 시스템을 설계한다. 검색 가능 암호 시스템의 기본 설계를 모태로 텍스트의 검색에서 확장하여 스트리밍 서비스의 검색을 가능하며, 암호화 및 CBIR 기술을 이용하여 개인의 프라이버시 및 보안 인증을 제공한다. Partial Story Cut과 Image Keyword 생성의 간략한 시뮬레이션을 통하여 스트리밍 서비스 기반의 검색 가능 암호 시스템의 가능성을 확인할 수 있다.