• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.102-107
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• 2004

본 논문에서는 시각적. 공간적 정보로 구성된 이미지의 효율적인 검색을 위하여, 색상특징정보와 모양특징정보를 멀티인덱스키로 구성하고 질의 이미지의 입력 시 자동으로 색상특징정보와 모양특징정보를 동시에 추출하여 유사한 이미지를 검색할 수 있는 내용기반 이미지 검색시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 단일 특징정보를 이용한 방법이나 2가지 이상의 특징정보를 단계적으로 검색하는 방법에 비해 향상된 효율성과 신속성을 보이고 있다.

• 공학논문집
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• 제4권1호
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• pp.55-67
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• 2002

This paper contains links and facts to a number of projects on "content-based access to image databases" around the world today. The main focus is on what kind of image features are used but also the user interface and the users possibility to interact with the system.

• 방송공학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.74-83
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• 1997

본 논문에서는 칼라 영상 검색을 위한 특징으로서 칼라 정보와 모양 정보를 고려하는 복합적인 특징벡터를 사용한 영상 검색 기법을 제안하였다. 비균둥 양자화 방법인 Lloyd-Max quantizer를 통한 효율적인 칼라 양자화를 하였고, 양자화를 거친 후 생성된 칼라 그룹간의 공간적 분포상황을 고려하기 위해 히스토그램 행렬을 도입함으로써 칼라 정보를 기반으로한 검색 효율을 증대시켰다. 또한 모양 정보를 획득하기 위해 향상된 불변 모멘트를 사용함으로써 연산량을 줄이면서, 검색 효율을 증대시켰다. 영상으로 200여개의 칼라 트레이드마크를 사용하여 기존의 방법들과의 비교실험을 통해 원영상 뿐만 아니라 변형된 영상에 대해서 보다 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다. 즉, 영상내의 물체의 회전, 이동, 잡음 첨가와 감마 보정값 등에 의해 변형된 영상에 대해서 보다 더 강한 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.95-102
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• 2005

본 논문에서는 해마와 피질 사이의 상호 작용을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 영상 검색 시스템은 대부분 예제(example) 질의 혹은 스케치 질의 등을 이용하고 있고 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 제안하는 알고리즘은 CSB 트리맵 (Color and Spatial based Binary tree map)을 이용하여 객체를 추출하고 지역 라벨링 알고리즘을 이용하여 객체의 색상의 상관관계, 객체의 크기와 위치 정보를 비트 스트림 형태로 변환하고 이것을 해마와 피질 사이의 상호 작용의 관계를 이용한 해마 신경망을 사용하여 학습시킨다. 사람의 뇌 속에서 어떤 패턴을 인식을 하는 경우 해당 패턴의 특이한 특징에 대해 흥분하는 세포들이 특정 신호를 발생시킨다. 이것은 흥분학습에 의해 단기기억에서 장기기억으로 저장하는 해마의 기능으로 기존의 신경망에서는 입력되는 패턴의 특성과는 상관없이 특징 개수가 모두 동일하게 비교된다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상 패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 장기 기억 시켜서 적응성 있는 고속 검색 시스템을 구현한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.471-475
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• 2005

Recently, development of digital technology is occupying a large part of multimedia information like character, voice, image, video, etc. Research about video indexing and retrieval progresses especially in research relative to video. This paper proposes the novel notation in order to retrieve MPEG video in the international standards of moving picture encoding For realizing the retrieval-system, we detect DCT DC coefficient, and then we obtain shot to apply MVC(Mean Value Comparative) notation to image constructed DC coefficient. We choose the key frame for start-frame of a shot, and we have the codebook index generating it using feature of DC image and applying PCA(principal Component Analysis) to the key frame. Also, we realize the retrieval-system through similarity after indexing. We could reduce error detection due to distinguish shot from conventional shot detection algorithm. In the mean time, speed of indexing is faster by PCA due to perform it in the compressed domain, and it has an advantage which is to generate codebook due to use statistical features. Finally, we could realize efficient retrieval-system using MVC and PCA to shot detection and indexing which is important step of retrieval-system, and we using retrieval-system over the internet.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권7호
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• pp.453-457
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• 2005

With the expansion of Internet, a variety of image databases are widely used and it is needed to select the part of an image what he wants. In contents-based image retrieval system, Zernikie moment and ART Descriptors are used fur shape descriptors in MPEC-7. This paper presents a fast computation method to determine the radius of a bounding circle that encloses an object in a binary image. With conventional methods, the whole area of the image should be scanned first and the distance from every pixel to the center point be computed. The proposed 4-directional scan method and fast circle-drawing algorithm is utilized to minimize the scanning area and reduce the number of operations fur computing the distance. Experimental results show that proposed method saves the computation time to determine the radius of a bounding circle efficiently.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.906-915
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• 2005

본 논문에서는 영상검색 방법의 하나인 내용에 기반을 둔 검색방법으로 순차영역분할과 투영정보를 이용 한 영상검색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 순차 분할된 영역의 색상평균값과 각 영역의 투영정보를 이용한 방법으로 영상의 공간정보와 컬러정보를 효과적으로 결합한 방법이다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 방법 보다 검색효율이 $11.6\%$ 증가됨을 알 수 있었다. 또한 영상의 밝기변화, 회전, 카메라의 위치 및 확대, 축소에 따른 영상의 공간변화에도 매우 강인한 것으로 나타났다.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.766-773
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• 2010

Support vector machine (SVM) active learning plays a key role in the interactive content-based image retrieval (CBIR) community. However, the regular SVM active learning is challenged by what we call "the small example problem" and "the asymmetric distribution problem." This paper attempts to integrate the merits of semi-supervised learning, ensemble learning, and active learning into the interactive CBIR. Concretely, unlabeled images are exploited to facilitate boosting by helping augment the diversity among base SVM classifiers, and then the learned ensemble model is used to identify the most informative images for active learning. In particular, a bias-weighting mechanism is developed to guide the ensemble model to pay more attention on positive images than negative images. Experiments on 5000 Corel images show that the proposed method yields better retrieval performance by an amount of 0.16 in mean average precision compared to regular SVM active learning, which is more effective than some existing improved variants of SVM active learning.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권3호
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• pp.993-1014
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• 2021

This paper proposes a new image retrieval method called the 3D integrated multi-index to fuse SIFT (Scale Invariant Feature Transform) visual words with other features at the indexing level. The advantage of the 3D integrated multi-index is that it can produce finer subdivisions in the search space. Compared with the inverted indices of medium-sized codebook, the proposed method increases time slightly in preprocessing and querying. Particularly, the SIFT, contour and colour features are fused into the integrated multi-index, and the joint cooperation of complementary features significantly reduces the impact of false positive matches, so that effective image retrieval can be achieved. Extensive experiments on five benchmark datasets show that the 3D integrated multi-index significantly improves the retrieval accuracy. While compared with other methods, it requires an acceptable memory usage and query time. Importantly, we show that the 3D integrated multi-index is well complementary to many prior techniques, which make our method compared favorably with the state-of-the-arts.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.753-758
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• 2002

본 논문에서는 효과적인 영상검색을 위한 특징으로 칼라 크로스-코렐로그램(color cross-correlogram)을 제안한다. 칼라 크로스-코렐로그램은 영상에서 일정 거리에 있는 두 화소에서 다른 칼라가 나타날 확률을 나타낸 것으로, 영상에 존재하는 하나의 칼라를 가지는 영역의 크기 정보를 포함하지 않는다 그래서 영상에 존재하는 영역의 크기 변화에 대해 강인하게 영상을 검색할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법은 영상의 물체 크기 변화에 강인하게 영상을 검색할 수 있음을 확인하였고, 칼라 코렐로그램을 이용한 검색보다 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.