• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.113-120
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• 2004

본 논문은 내용 기반 검색 기법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 영상 검색 알고리즘을 제안하였다. 먼저, MPEG 비디오의 key frame을 입력 영상으로 하여 Gaussian edge detector를 이용하여 객체를 추출하고, 그에 따른 객체 특징들, location feature distributed dimension feature와 invariant moments feature를 추출하였다. 다음, 제안하는 HAQ (Histogram Analysis and Quantization) 알고리즘으로 characteristic color feature를 추출하였다. 마지막으로 key frame이 아닌 shot frame을 질의영상으로 하여 제안된 matching 기법에 따라 4가지 특징들의 단계별 검색을 수행하였다. 본 논문의 목적은 사용자가 요구하는 장면이 속한 비디오의 shot 경계 내의 key frame을 검색하는 새로운 내용 기반 검색 알고리즘을 제안함에 있다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 10개의 뮤직비디오, 836개의 시험 영상으로 실험한 결과, 효과적인 검색 효율을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.12-20
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• 2011

본 논문은 비디오 감시 장치에 사용되는 효율적인 물체 검출 및 분류 알고리즘을 제안한다. 이전 연구는 주로 Scale Invariant Feature Transform (SIFT)나 Speeded Up Robust Feature (SURF)와 같은 특정 형태의 특징을 이용해 물체를 검출하거나 분류하였다. 본 논문에서는 물체 검출 및 분류에 상호 작용하는 알고리즘을 제안한다. 이는 로컬 패치들로부터 얻어지는 텍스쳐나 컬러 분포 같은 서로 다른 특성을 갖는 특징값을 이용해 물체의 검출 및 분류율을 높인다. 물체 검출에는 특징점들의 공간적인 클러스터링을, 이미지 표현이나 분류에는 Bag of Words 모델과 Naive Bayes 분류기를 사용한다. 실험을 통해 제안한 기법이 로컬 기술자를 사용한 물체 분류기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.49-56
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• 2014

본 논문은 일상적으로 많이 복용되는 알약의 오남용을 막기 위해 알약 대한 정보를 내용기반 인식을 통해 검색하고자 하는데, 이때 알약의 색 특징 정보와 모양 특징 정보를 이용하여 내용기반 검색을 하는 CBIRS/TB를 제안한다. 기존 FE-CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 영상을 구분하는 특징정보로 적용하는 문제점이 있다. 즉 검색시 적용하는 물체의 색상 특징 정보는 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 적용하는 문제점이 있다. 또한 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변모멘트가 주로 사용한다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서 이를 개선하기 위한 방법으로 추출된 영상의 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱하여 검색속도와 정확도를 향상시켰다.

• 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.

• 한국측량학회지
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• 제24권4호
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• pp.327-334
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• 2006

항공 영상은 지도 제작과 지상 피복 분류와 같은 간단한 목적뿐만 아니라 도시계획, 환경, 재난, 교통 등과 같은 사회적인 목적에서 필수적이다. 그러나 영상이 취득될 때 간섭되는 그림자는 지상 정보를 해석하는데 방해요소로 작용하고, 자신의 업무 및 연구에 사용하려는 사용자에게 제한적인 요인으로 작용한다. 일반적으로 그림자는 건물과 표면 지형 등에 의해 발생하며 세부적인 원인으로 이러한 지형에 의한 광원의 변화에 의해 생성된다. 본 연구는 그림자를 제거하기 위하여 단일 영상만을 사용하며 영상의 원 출처 및 촬영상태의 사전 정보 없이 처리하였다. 또한 그림자 경계 마스크를 제작하기 위하여 엔트로피 최소화 기법을 사용한 1차원 흑백 불변 영상(invariant images)과 Canny 경계 검출법을 적용하였으며, 최종적으로 퓨리어(Fourier) 주파수 공간에서의 필터링을 통한 고유 영상(intrinsic images)을 제작함으로써 3차원의 컬러 정보를 복원하고 그림자를 제거하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1524-1529
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• 2007

본 논문에서는 자동 촬영 파노라마 생성 방법을 제안한다. 기존에는 두 장의 파노라마 멤버들을 수동으로 촬영하여 파노라마 영상을 만드는 반면, 제안한 방법은 이동되는 카메라에서 파노라마 멤버들을 자동으로 촬영하여 파노라마 영상을 생성한다. 파노라마 멤버들은 카메라로부터 들어오는 영상 스트림에서 추적 영역을 자동으로 추적하여 촬영된다. 촬영된 멤버들은 추적 영역을 포함하는 정합 영역에 대해 불변 특징 방법을 적용한다. 이 방법은 파노라마 멤버들을 자동으로 촬영할 수 있고 파노라마 생성 속도가 빠른 장점이 있다. 실험에서 $320{\times}240$ 크기의 칼라 영상에 대해 제안한 방법의 처리 시간이 약 0.89초로 기존의 특징 기반 방법(6)에 비해 처리 속도가 약 2배 빠른 결과를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제2권6호
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• pp.280-298
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• 2008

For efficient content-based image retrieval, diverse visual features such as color, texture, and shape have been widely used. In the case of leaf images, further improvement can be achieved based on the following observations. Most plants have unique shape of leaves that consist of one or more blades. Hence, blade-based matching can be more efficient than whole shape-based matching since the number and shape of blades are very effective to filtering out dissimilar leaves. Guaranteeing rotational invariance is critical for matching accuracy. In this paper, we propose a new shape representation, indexing and matching scheme for leaf image retrieval. For leaf shape representation, we generated a distance curve that is a sequence of distances between the leaf’s center and all the contour points. For matching, we developed a blade-based matching algorithm called rotation invariant - partial dynamic time warping (RI-PDTW). To speed up the matching, we suggest two additional techniques: i) priority queue-based pruning of unnecessary blade sequences for rotational invariance, and ii) lower bound-based pruning of unnecessary partial dynamic time warping (PDTW) calculations. We implemented a prototype system on the GEMINI framework [1][2]. Using experimental results, we showed that our scheme achieves excellent performance compared to competitive schemes.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.140-146
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• 2011

본 논문에서는 텍스쳐와 컬러 정보를 기반으로 비디오 감시를 위한 빠른 물체 분류 방법을 제안한다. 영상들로부터 SURF와 색 히스토그램의 국부적 패치들을 추출하여 그들의 장점을 이용한다. SURF는 명암 내용 정보를 제공하고 색 정보는 패치에 대한 특이성을 증강시킨다. SURF의 빠른 계산뿐만 아니라 객체의 색 정보를 활용한다. 국부적 특징을 이용하여 관심 영역 혹은 영상의 전역적 서술자를 생성하기 위해 Bag of Word 모델을 이용하고, 전역적 서술자를 분류하기 위해 Na$\ddot{i}$ve Bayes 모델을 이용한다. 또한 본 논문에서는 판별적인 기술자인 SIFT도 성능 분석한다. 네 종류의 객체에 대한 실험결과 95.75%의 인식률을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.125-133
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• 2003

본 논문에서는 색상과 웨이블렛 기반의 질감 특징들을 사용한 효율적인 내용기반 영상검색 방법을 제안하였다. 색상특징은 전체 영상으로부터 추출된 soft-히스토그램이 사용되며 질감 특징으로는 웨이블렛 변환의 공간 주파수 분석을 통하여 얻어진 고대역 부밴드로부터 추출된 불변 모우멘트가 이용된다. CTBTR이라 불리는 검색시스템은 질의 영상에 대한 효율적인 영상 검색을 위하여 두 단계의 유사성 정합을 수행하는데 첫 번째 정합 단계에서는 간단한 색상 히스토그램을 사용하여 질의 영상과 유사하지 않은 영상을 제거하여서 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 정합 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보영상에 웨이블렛 기반의 질감특징을 적용하여 질의 영상과 유사한 영상을 검색한다. 실험결과 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 검색에 있어서 효율적인 계산처리와 정확한 검색을 수행하여 향상된 결과를 보여 주었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.423-431
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• 2009

영상을 검색하는 데에는 형태, 색상, 질감 등 여러 가지 특징을 사용 할 수 있다. 그 중 가장 활발한 연구가 이루어지고 있는 분야가 형태 정보와 색상 정보를 이용하는 분야이다. 형태 정보를 이용하는 검색 방법에는 2D 모멘트와 푸리에변환 등의 방법이 유명하다. 또 다른 방법으로는 CSS(Curvature Scale Space)가 있는데, 이는 윤곽선 정보를 이용하여 윤곽선의 굴곡을 2D 그래프로 표현하여 그 그래프의 극대점을 특징 값으로 사용하여 영상을 비교 검색하는 방법이다. 기존 CSS 방법에는 몇 가지 문제점이 있어서 본 논문에서는 기존 방법을 향상시킨 ICSS 방법을 사용하여 영상을 검색한다. 색상 정보를 이용하는 방법에는 RGB 색상정보를 이용하는 방법과 HSI 색상정보를 이용하는 방법 등이 있는데 본 논문에서는 HSI 색상정보를 이용하여 색상 히스토그램으로 표현한 후 영상의 비교 척도로 사용하였다. 영상의 유사도를 측정하는 방법으로는 유클리디언 디스턴스를 주로 사용하는데, 본 논문에서는 정확도와 검색 시간을 단축시키고자 DTW를 사용하여 영상의 유사도를 측정하였고, 유클리디언 디스턴스를 사용했을 때와 비교하여 성능 향상 결과를 보인다.