Recently, due to the rapid development of multimedia technologies, as image data has been extensive and large-scaled, the problem of increasing the time needed to retrieve the desired image is gradually critical. Image retrieval system that allows users to quickly and accurately search for the desired image information has been researched for a long time. However, in the case of content-based image retrieval representative Color Histogram, Color Coherence Vectors (CCV), Scale Invariant Feature Transform (SIFT) used in sensitive to changes in brightness, rotation, there is a problem that can occur misrecognized division off the power. In this paper, in order to evaluate the video retrieval system proposed, no change in brightness, respectively 0°, 90°, 180°, 270° rotated brightness up based on the case of changing, when the brightness down the results were compared with the performance evaluation of the system is an average of about 2% to provide the difference in performance due to changes in brightness, color histogram is an average of about 12.5%, CCV is an average of about 12.25%, it appeared in the SIFT is an average of about 8.5%, Thus, the proposed system of the variation width of the smallest in average about 2%, was confirmed to be robust to changes in the brightness and rotation than the existing systems.
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.
Query by visual example is the principal query paradigm for expressing queries in a content-based image retrieval environment. Query by image and query by sketch have long been purported as being viable methods of query formulation yet there is little empirical evidence to support their efficacy in facilitating query formulation. The ability of the searcher to express their information problem to an information retrieval system is fundamental to the retrieval process. The aim of this research was to investigate the query by image and query by sketch methods in supporting a range of information problems through a usability experiment in order to contribute to the gap in knowledge regarding the relationship between searchers' information problems and the query methods required to support efficient and effective visual query formulation. The results of the experiment suggest that query by image is a viable approach to visual query formulation. In contrast, the results strongly suggest that there is a significant mismatch between the searchers information problems and the expressive power of the query by sketch paradigm in supporting visual query formulation. The results of a usability experiment focusing on efficiency (time), effectiveness (errors) and user satisfaction show that there was a significant difference, p<0.001, between the two query methods on all three measures: time (Z=-3.597, p<0.001), errors (Z=-3.317, p<0.001), and satisfaction (Z=-10.223, p<0.001). The results also show that there was a significant difference in participants perceived usefulness of the query tools Z=-4.672, p<0.001.
This paper proposed the content-based retrieval system as a method for performing image retrieval through the effective feature extraction of the object of significant meaning based on the characteristics of man's visual system. To allow the object region of interest to be primarily detected, the region, being comparatively large size, greatly different from the background color and located in the middle of the image, was judged as the major object with a meaning. To get the original features of the image, the cumulative sum of tile declination difference vector the segment of the object contour had and the signature of the bipartite object were extracted and used in the form of being applied to the rotation of the object and the change of the size after partition of the total length of the object contour of the image into the normalized segment. Starting with this form feature, it was possible to make a retrieval robust to any change in translation, rotation and scaling by combining information on the texture sample, color and eccentricity and measuring the degree of similarity. It responded less sensitively to the phenomenon of distortion of the object feature due to the partial change or damage of the region. Also, the method of imposing a different weight of similarity on the image feature based on the relationship of complexity between measured objects using the fractal dimension by the Boxing-Counting Dimension minimized the wrong retrieval and showed more efficient retrieval rate.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.8
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pp.1358-1364
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2002
Presently, Multimedia data are increasing suddenly in broadcasting and internet fields. For retrieval of still images in multimedia database, content-based image retrieval system is implemented in this paper that user can retrieve similar objects from image database after choosing a wanted query region of object. As to extract color features from query image, we transform color to HSV with proposed method that similarity is obtained it through histogram intersection with database images after making histogram. Also, query image is transformed to gray image and induced to wavelet transformation by which spatial gray distribution and texture features are extracted using banded autocorrelogram and GLCM before having similarity values. And final similarity values is determined by adding two similarity values. In that, weight value is applied to each similarity value. We make up for defects by taking color image features but also gray image features from query image. Elevations of recall and precision are verified in experiment results.
In this paper we propose a feature vector extraction technique using regression of shape features for the content-based image retrieval system. The proposed technique can reduce the number of dimensions of a feature vector by converting the extracted high-dimensional feature vector into a specific n-dimensional feature vector. This paper shows how to resolve the 'dimensionality curse' problem by reducing the number of dimensions of a feature vector, and shows that the technique is more efficient than the conventional techniques for the practical image retrievals.
In order to retrieve the rotated image within database by the content based image retrieval system, the algorithms with rotation robustness is usually applied in the procedure of the feature extraction. In that case, it requires much calculation time for feature extraction and much indexed data for feature indexing. Thus. in this paper. we propose the rotation robust algorithm using the block variance of the projected vector. The algorithm does not require additional calculation for feature extraction and is executed within query time by comparing the extracted data. Proposed method can be processed through database including various size of images with shape information and executed with fast response time in implementation.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.6
no.1
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pp.33-38
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2001
In this paper, we present an image retrieval system using shape features. The preprocessing to gain shape feature includes edge extraction using chain code. The shape features consist of center of mass, standard deviation, ratio of major axis and minor axis length. The similarity is estimated as comparing the features of query image with the features of images in database. Thus, the candidates of images are retrieved according to the order of similarity. The result of an experimentation is dullness for scale, rotation and translation. We evaluate the performance of shape features for image retrieval on a database with over 170 images. The Recall and the Precision is each 0.72 and 0.83 in the result of average experiment. So the proposed method is presented useful method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.2
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pp.48-55
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2008
In this paper we propose a novel method for image retrieval system using image segmentation and salient points. The proposed method consists of four steps. In the first step, images are segmented into several regions by JSEG algorithm. In the second step, for the segmented regions, dominant colors and the corresponding color histogram are constructed. By using dominant colors and color histogram, we identify candidate regions where objects may exist. In the third step, real object regions are detected from candidate regions by SIFT matching. In the final step, we measure the similarity between the query image and DB image by using the color correlogram technique. Color correlogram is computed in the query image and object region of DB image. By experimental results, it has been shown that the proposed method detects multi-object very well and it provides better retrieval performance compared with object-based retrieval systems.
Recent years, as a rapid development of multimedia technology, video database system to retrieve video data efficiently seems to core technology in the oriented society. This thesis describes an efficient automatic frame detection and location method for content based retrieval of video. Frame extraction part is consist of incoming / outgoing car frame extraction and car number frame extraction stage. We gain star/end time of car video also car number frames. Frames are selected at fixed time interval from video and key frames are selected by color scale histogram and edge operation method. Car frame recognized can be searched by content based retrieval method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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