• 제목/요약/키워드: CBIR

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딥 러닝 기반의 전이 학습을 이용한 이미지 분류에 관한 연구 ( A Study on Image Classification using Deep Learning-Based Transfer Learning)

  • 서정희
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.413-420
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    • 2023
  • 오래전부터 연구자들은 CBIR에 대한 많은 연구로 인해 이미지 검색 분야에 우수한 결과를 제시하였다. 그러나 이미지에 대한 이러한 검색 결과와 사람이 인식하는 결과 사이에 의미적 격차는 여전히 존재한다. 적은 수의 이미지를 사용하여 사람이 인식하는 수준의 이미지를 분류하는 것은 아직까지 어려운 문제이다. 따라서 본 논문은 이미지 검색에서 사람과 검색 시스템의 이미지의 의미적 격차를 최소화하기 위해 딥 러닝 기반의 전이 학습을 이용한 이미지 분류 모델을 제안한다. 실험 결과, 학습 모델의 손실률은 0.2451%, 정확도는 0.8922%로 제안한 이미지 분류 방법의 구현은 원하는 목표를 달성할 수 있었다. 그리고 딥 러닝에서 CNN의 전이 학습 모델 방법이 새로운 데이터를 추가하여 이미지 데이터베이스를 구축하는데 효과적인 결과를 확인할 수 있었다.

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.

질감 기술자를 이용한 영상 검색 기법에 관한 연구 (A Study on Image Retrieval Method Using Texture Descriptor)

  • 조재훈;정현진;김영섭
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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    • pp.745-746
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    • 2008
  • In the last few years rapid improvements in hardware technology have made it possible to process, store and retrieve huge amounts of data ina multimedia format. As a result, Content-Based Image Retrieval(CBIR) has been receiving widespred interest during the last decade. This paper propose the content-based retrieval system as a method for performing image retrieval throught the effective feature analysis of the object of significant meaning by using texture descriptor.

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Time-dependent bond transfer length under pure tension in one way slabs

  • Vakhshouri, Behnam
    • Structural Engineering and Mechanics
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    • 제60권2호
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    • pp.301-312
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    • 2016
  • In a concrete member under pure tension, the stress in concrete is uniformly distributed over the whole concrete section. It is supposed that a local bond failure occurs at each crack, and there is a relative slip between steel and surrounding concrete. The compatibility of deformation between the concrete and reinforcement is thus not maintained. The bond transfer length is a length of reinforcement adjacent to the crack where the compatibility of strain between the steel and concrete is not maintained because of partially bond breakdown and slip. It is an empirical measure of the bond characteristics of the reinforcement, incorporating bar diameter and surface characteristics such as texture. Based on results from a series of previously conducted long-term tests on eight restrained reinforced concrete slab specimens and material properties including creep and shrinkage of two concrete batches, the ratio of final bond transfer length after all shrinkage cracking, to THE initial bond transfer length is presented.

Technique According to the Calculation of Thresholds of Histogram Based on Overlap Areas for Reducing

  • An, Young-Eun;Bae, Sang-Hyun;Kim, Tae-Yeun
    • 통합자연과학논문집
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    • 제13권2호
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    • pp.83-86
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    • 2020
  • In In this study, technique has been suggested according to the calculation of thresholds of histogram based on overlap areas for reducing noise while analyzing the functions of them. Suggested algorithm is to convert histogram extracted from color images to gray level and select overlap areas from extracted histogram. In addition, feature table is configured after extracting histogram in the relevant overlap area while comparing and retrieving for query and database video images by using this feature table. Suggested retrieval system has been confirmed to be more outstanding with retrieval function in video images with more noises than the system that only used color histogram.

Image Feature Representation Using Code Vectors for Retrieval

  • ;조혜;박종안;박승진;양원일
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.122-130
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    • 2009
  • The paper presents an algorithm which uses code vectors to represent comer geometry information for searching the similar images from a database. The comers have been extracted by finding the intersections of the detected lines found using Hough transform. Taking the comer as the center coordinate, the angles of the intersecting lines are determined and are represented using code vectors. A code book has been used to code each comer geometry information and indexes to the code book are generated. For similarity measurement, the histogram of the code book indexes is used. This result in a significant small size feature matrix compared to the algorithms using color features. Experimental results show that use of code vectors is computationally efficient in similarity measurement and the comers being noise invariant produce good results in noisy environments.

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색상 정보를 이용한 영상 검색 기법 (Image Retrieval Method Using Color Descriptor)

  • 조재훈;이상호;김영섭
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.69-76
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    • 2008
  • Recently, as the multimedia processing application increases rapidly by going on increasing multimedia data, the efficient retrieval method of image information is required in many fields of application and becoming the matter of major concern. Furthermore, in the last few years rapid improvements in hardware technology have made it possible to process, store and retrieve huge amounts of data in a multimedia format. As a result, Content-Based Image Retrieval (CBIR) has been receiving widespread interest during the last decade. This paper propose the content-based retrieval system as a method for performing image retrieval through the effective feature analysis of the object of significant meaning by using YCbCr channel merging on the basis of the characteristics of man's visual system.

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모바일 전자상거래 환경에 적합한 개인화된 추천시스템 (A Personalized Recommender System for Mobile Commerce Applications)

  • 김재경;조윤호;김승태;김혜경
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제15권3호
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    • pp.223-241
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    • 2005
  • In spite of the rapid growth of mobile multimedia contents market, most of the customers experience inconvenience, lengthy search processes and frustration in searching for the specific multimedia contents they want. These difficulties are attributable to the current mobile Internet service method based on inefficient sequential search. To overcome these difficulties, this paper proposes a MOBIIe COntents Recommender System for Movie(MOBICORS-Movie), which is designed to reduce customers' search efforts in finding desired movies on the mobile Internet. MOBICORS-Movie consists of three agents: CF(Collaborative Filtering), CBIR(Content-Based Information Retrieval) and RF(Relevance Feedback). These agents collaborate each other to support a customer in finding a desired movie by generating personalized recommendations of movies. To verify the performance of MOBICORS-Movie, the simulation-based experiments were conducted. The results from this experiments show that MOBICORS-Movie significantly reduces the customer's search effort and can be a realistic solution for movie recommendation in the mobile Internet environment.

Image Clustering using Color, Texture and Shape Features

  • Sleit, Azzam;Abu Dalhoum, Abdel Llatif;Qatawneh, Mohammad;Al-Sharief, Maryam;Al-Jabaly, Rawa'a;Karajeh, Ola
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제5권1호
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    • pp.211-227
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    • 2011
  • Content Based Image Retrieval (CBIR) is an approach for retrieving similar images from an image database based on automatically-derived image features. The quality of a retrieval system depends on the features used to describe image content. In this paper, we propose an image clustering system that takes a database of images as input and clusters them using k-means clustering algorithm taking into consideration color, texture and shape features. Experimental results show that the combination of the three features brings about higher values of accuracy and precision.

내용기반영상검색을 위한 유용한 웹 영상의 자동 검출 방법 (Automntic Detectiom of Useful Web Images For CBIR System)

  • 임경은;김성영;김민환
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.259-262
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    • 2004
  • 본 논문에서는 내용기반영상검색을 위해 웹으로부터 수집된 영상들 중에서 검색 요구가 높은 유용한 영상들을 검출하는 방법을 제안한다. 검색 요구가 높은 영상들 이외의 불용 영상들은 배너, 화면 캡쳐와 같이 그래픽 성격이 강한 특징이 있다. 이에 본 논문에서는 영상에서 가장 빈번하게 나타나는 우세 칼라(dominant color)에 대한 정보와 영상 내부에 위치하는 수평 및 수직 성분을 추출하여 유용한 영상에 대한 검출 기준으로 사용한다 또한 기존에 사용되는 인접한 픽셀간의 칼라 거리 및 영상의 가로 및 세로 비율을 활용한다. 이들 네 가지 특징을 순차적으로 조합하고 다수결 원칙을 적용하여 유용한 대상을 검출할 수 있도록 한다. 제안된 방법은 웹에서 직접 수집한 2047장의 영상에 적용하여 약 90%의 정확도를 얻었다.

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