• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2776-2785
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• 1998

내용 기반 영상 검색 기술은 전자 미술관과 박물관, 상표와 저작권, 영상 저장 및 전송 시스템과 같은 대용량의 멀티미디어 데이터베이스를 구축하고 유지하는데 필수적인 요소이다. 따라서 내용 기반 검색에 대한 연구가 최근 몇 년 동안 큰 관심을 모으고 있다. 본 논문에서는 영상 검색을 위한 특징으로서 칼라 정보와 모양 정보를 동시에 고려하는 복합적인 특징 벡터를 사용한 검색 기법을 제안하였다. 칼라 정보 획득을 위해서는 지역 칼라 분포 특성을 고려하여, 영상을 이루는 각 부영역별 화소들의 대수적 모멘트를 이용하여 각 특징 산출하였다. 모양 정보를 획득하기 위해서는 향상된 불변 모멘트를 사용함으로써 연산량을 줄이면서 검색의 효율을 증대시켰 다. 그리고 모양 특징 추출을 위한 전처리 과정에서 칼라 영상을 그레이 영상으로 변형한 후, 구현이 용이하고 실시간 윤곽선 추출이 가능한 DCT 알고리즘을 변형 이용하였다. 실험영상으로 150여개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권1호
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• pp.1-7
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• 2001

본 논문에서는 초음파 의료영상 데이터베이스로부터 원하는 영상들을 찾아내기 위한 내용기반 영상 검색기법을 제안한다. 전체 영상 검색 시스템은 공간영역의 히스토그램과 웨이브릿 변환영역에서 부대역의 통계적 특성벡터를 이용한 2단계 검색 알고리즘을 사용하였다. 또한 히스토그램의 인덱싱 기법으로 Legendre 모멘트를 이용해서 데이터베이스에 저장되는 인덱스의 크기를 최소화시켜서 기존의 히스토그램을 이용한 검색방법 비해서 검색속도를 높이면서 검색결과를 개선시켰다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권7C호
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• pp.719-725
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• 2003

내용기반 이미지검색 시스템에서는 색인과정으로 색상, 형태 및 질감 등의 특징정보를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 전체 검색 시스템 내에서 탐색이라 함은 특징정보 데이터베이스를 이용하여 질의이미지와 유사한 특징정보를 갖는 이미지를 찾아나가는 부분 과정으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 내용기반 이미지검색 시스템에서의 새로운 2단계 탐색방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자가 질의를 입력한 후 결과를 얻을 때까지의 반응시간 중 가장 큰 비중을 차지하는 유사도 비교시간인 탐색시간을 최소화하기 위해 Cauchy-Schwartz 부등식의 특성을 이용하여 미리 특징벡터의 차원을 축약하여 저장하고, 이를 사용하여 검색범위를 최소화함으로써 검색속도를 향상시킬 수 있다. 실험결과를 통해 차원축약 기법을 이용하는 2단계 검색방법으로 기존 상세검색 방법과 비교하여, 동일한 검색 적합성을 보장하면서 대용량의 이미지 데이터베이스에서 월등한 탐색속도 향상을 확인하였으며, 특징벡터가 더욱 고차원화 되고 이미지의 수가 더욱 늘어날수록 효과적이었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.991-1000
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• 2020

We propose a content-based image retrieval system that uses a combination of completed local binary pattern (CLBP) and color autocorrelogram. CLBP features are extracted on a multi-resolution multi-direction filtered domain of value component. Color autocorrelogram features are extracted in two dimensions of hue and saturation components. Experiment results revealed that the proposed method yields a lot of improvement when compared with the methods that use partial features employed in the proposed method. It is also superior to the conventional CLBP, the color autocorrelogram using R, G, and B components, and the multichannel decoded local binary pattern which is one of the latest methods.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제13권4호
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• pp.91-96
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• 2014

Mobile image retrieval is one of the most exciting and fastest growing research fields in the area of multimedia technology. As the amount of digital contents continues to grow users are experiencing increasing difficulty in finding specific images in their image libraries. This paper proposes a new efficient and effective mobile image retrieval method that applies a weighted combination of color and texture utilizing spatial-color and second order statistics. The system for mobile image searches runs in real-time on an iPhone and can easily be used to find a specific image. To evaluate the performance of the new method, we assessed the iPhone simulations performance in terms of average precision and recall using several image databases and compare the results with those obtained using existing methods. Experimental trials revealed that the proposed descriptor exhibited a significant improvement of over 13% in retrieval effectiveness, compared to the best of the other descriptors.

• 대한산업공학회지
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• 제26권4호
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• pp.363-375
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• 2000

In this paper we propose a content-based image retrieval method that can search large image databases efficiently by color, texture, and shape content. Quantized RGB histograms and the dominant triple (hue, saturation, and value), which are extracted from quantized HSV joint histogram in the local image region, are used for representing global/local color information in the image. Entropy and maximum entry from co-occurrence matrices are used for texture information and edge angle histogram is used for representing shape information. Relevance feedback approach, which has coupled proposed features, is used for obtaining better retrieval accuracy. Simulation results illustrate the above method provides 77.5 percent precision rate without relevance feedback and increased precision rate using relevance feedback for overall queries. We also present a new indexing method that supports fast retrieval in large image databases. Tree structures constructed by k-means algorithm, along with the idea of triangle inequality, eliminate candidate images for similarity calculation between query image and each database image. We find that the proposed method reduces calculation up to average 92.9 percent of the images from direct comparison.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.155-164
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• 2005

최근 교육정보의 교류 수요의 급속한 증가에 따라 교육정보 자료에 대한 베타데이터의 표준이 필요하게 되었다. 이에 따라 국내에서는 교육정보 자료를 통합적으로 공유 재사용하기 위하여 KEM(Korea Educational Metadata) 2.0을 한국교육학술정보원에서 개발하였다. 또한 해외에서는 최근 급증하고 있는 멀티미디어 데이터의 메타데이터에 대한 적절한 표현을 위하여 MPEG-7 표준이 제정되었다. 본 논문에서는 다양한 형태의 교육정보 자료 중에서 교육용 이미지에 대한 검색시스템을 개발하였다. 본 검색시스템은 한국교육학술정보원에서 개발된 KEM 2.0을 수용하기 위하여 교육용 이미지의 메타데이터 표현을 KEM 2.0 기반에서 MPEG-7으로 확장한 XML 스키마를 사용하였다. 또한 의미기반의 키워드 검색과 내용기반 이미지 검색의 장단점을 서로 보완하기 위해 키워드 검색과 내용기반의 이미지 검색을 통합한 검색 기능을 제공한다. 또한 표준화된 베타데이터를 사용함에 따라 메타데이터의 재사용성을 높이고 이기종 시스템간의 상호 호환성을 높일 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.763-765
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• 2005

In the area of remote sensing, an immense number of images are continuously generated by various remote sensing systems. These images must then be managed by a database system efficient storage and retrieval. There are many types of image database systems, among which the content-based image retrieval (CBIR) system is the most advanced. CBIR utilizes the metadata of images including the feature data for indexing and searching images. Therefore, the performance of image retrieval is significantly affected by the storage method of the image metadata. There are many features of images such as color, texture, and shape. We mainly consider the shape feature because shape can be identified in any remote sensing while color does not always necessarily appear in some remote sensing. In this paper, we propose a metadata representation and storage method for image search based on shape features. First, we extend MPEG-7 to describe the shape features which are not defined in the MPEG-7 standard. Second, we design a storage schema for storing images and their metadata in a relational database system. Then, we propose an efficient storage method for managing the shape feature data using a Wavelet technique. Finally, we provide the performance results of our proposed storage method.

• 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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.54-66
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• 1997

화상데이타의 효율적인 검색은 멀티미디어 데이타베이스에서 중요한 연구문제이 다. 본 논문은 국부적인 텍스쳐 패턴과 윤곽점의 기울기 성분으로 질의가 가능한 새 로운 내용기반 화상 검색방법을 제안하였다. 입력된 원화상으로부터 그레이레벨 co -occurence marix를 사용하여 추출한 텍스쳐 패턴과 이진화상으로부터 추출한 윤곽점 간 기울기 성분은 직관적인 유사도를 유지할 수 있는 감소된 차원의 내부적인 특징표 현으로 변환되고, 이러한 특징들은 내용기반 화상검색을 위한 효율적인 인덱스 구조 를 생성하는데 사용된다. 화상검색 실험결과, precision 82%, recall 87% 및 평균순 위 3.3를 보임으로써 내용기반 화상데이타 검색에 이 접근법이 유용함을 보였다.