• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.19-26
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• 2006

오늘날 대부분의 멀티미디어 데이터는 압축된 형태로 저장되고 전송된다. MPEG-7 에지 히스토그램 기술자는 공간영역에서 특정정보를 추출하기 때문에 특정정보추출을 위해 필요로 되는 복호화과정과 공간영역에서의 필터링 과정은 특정추출시간 과 연산량을 증가시키는 원인이 된다. 영상 검색 효율을 높이기 위하여 본 논문에서는 DCT 영역에서 직접적으로 에지 히스토그램을 추출하는 기법을 제안한다. OCT 계수들 중 AC 계수로부터 얻을 수 있는 에지에 대한 정보를 이용하여 DCT 영역에서 직접적으로 에지의 방향과 강도를 구한다. 실험결과는 제안하는 기법을 통해 검색 효율과 연산량에서 모두 만족할만한 결과를 얻을 수 있음을 보여준다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제27권2호
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• pp.151-160
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• 2002

Cow image processing technique would be useful not only for recognizing an individual but also for establishing the image database and analyzing the shape of cows. A cow (Holstein) has usually the unique speckle pattern. In this study, the individual recognition of cow was carried out using the speckle pattern and the content-based image retrieval technique. Sixty cow images of 16 heads were captured under outdoor illumination, which were complicated images due to shadow, obstacles and walking posture of cow. Sixteen images were selected as the reference image for each cow and 44 query images were used for evaluating the efficiency of individual recognition by matching to each reference image. Run-lengths and positions of runs across speckle area were calculated from 40 horizontal line profiles for ROI (region of interest) in a cow body image after 3 passes of 5$\times$5 median filtering. A similarity measure for recognizing cow individuals was calculated using Euclidean distance of normalized G-frame histogram (GH). normalized speckle run-length (BRL), normalized x and y positions (BRX, BRY) of speckle runs. This study evaluated the efficiency of individual recognition of cow using Recall(Success rate) and AVRR(Average rank of relevant images). Success rate of individual recognition was 100% when GH, BRL, BRX and BRY were used as image query indices. It was concluded that the histogram as global property and the information of speckle runs as local properties were good image features for individual recognition and the developed system of individual recognition was reliable.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.88-102
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• 2006

멀티미디어 정보 검색에서 멀티미디어 데이터는 고차원 공간상의 벡터로 표현된다. 이러한 특정 벡터를 효율적으로 검색하기 위하여 다양한 색인 기법이 제안되어 왔다. 그러나 특정 벡터의 차원이 증가하면서 색인 기법의 효율성이 급격히 떨어지는 차원의 저주 문제가 발생한다. 차원의 저주 문제를 해결하기 위하여 색인하기 이전에 원 특정 벡터를 저차원 공간상의 벡터로 사상하는 차원 축소 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 벡터의 놈과 각도 성분을 이용하여 유클리드 거리를 근사하는 함수를 기반으로 하는 새로운 차원 축소 기법을 제안한다. 먼저, 유클리드 거리 근사를 위하여 추정된 각도의 오차의 발생 원인을 분석하고 이 오차를 줄이기 위한 기본 방향을 제시한다. 또한, 고차원 특정 벡터를 다수의 특징 서브 벡터들의 집합으로 분리하고 각 특징 서브 벡터로부터 놈과 각도 성분을 근사하여 차원을 축소하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 성분을 정확하게 근사하기 위해서는 올바른 기준 벡터의 설정이 필수적이다. 본 연구에서는 최적 기준 벡터의 조건을 제시하고, Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 기준 벡터를 선정하는 방법을 제안한다. 또한, 축소된 저차원 공간상의 벡터틀을 위한 새로운 거리 함수를 정의하고, 이 거리 함수가 유클리드 거리 함수의 하한 함수가 됨을 이론적으로 증명한다. 이는 제안된 기법이 착오 기각의 발생을 허용하지 않으면서 효과적으로 차원을 줄일 수 있음을 의미하는 것이다. 끝으로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권2호
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• pp.21-28
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• 2010

본 논문에서는 동적시간교정법(dynamic time warping: DTW)과 다중퓨전기법(multiple fusion strategy: MFS)을 연속 적용하여 비유사도기반 분류법(dissimilarity-based classification: DBC)을 최적화시키는 방법의 실험결과를 보고한다. DBC란 샘플패턴을 분류하기 위하여 샘플의 특징 값을 이용하는 대신에 샘플들 사이의 비유사도를 측정하여 분류기를 설계하는 방법이다. DTW에서는 다음과 같이 두 단계로 나누어 비유사도를 측정한다. 먼저 상관계수를 이용하여 객체 샘플들을 대응시키기 위한 최적의 대응경로를 찾을 수 있도록 샘플들을 조정한다. 그리고 기존의 거리측정법으로 조정된 샘플들 사이의 비유사도를 측정한다. MFS에서는 분류기결합 뿐만 아니라 비유사도 행렬생성에서도 퓨전기법을 적용한다. 즉, DTW 기법으로 작성한 다수의 비유사도 행렬들을 결합하여 새로운 비유사도 행렬을 생성한 다음, 이 행렬공간에서 여러 개의 베이스 분류기를 학습하여 다시 결합한다. 본 논문에서 제안한 방법을 벤취마크 영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법과 비교하여 분류성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 실험결과로 볼 때, 제안 방법을 멀티미디어 정보검색 등과 같은 다른 고차원 응용에도 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.817-826
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• 2007

기존의 음악 분류 연구는 음악에서 임의 20초 구간 또는 $40%{\sim}45%$ 지난 부분으로부터 20초 구간을 얻은 후 여러 가지 신호적 특징을 추출하여 장르 분류에 사용해왔다. 본 논문에서는 기존 연구의 성공률을 높이기 위해 음악의 클라이맥스 구간을 추출하여 장르 분류하는 것을 제안한다. 음악은 도입과 진행, 클라이맥스 부분으로 나뉘며, 클라이맥스는 음악이 강조하는 부분으로서 그 음악의 특징을 가장 잘 나타낸다. 즉, 음악을 분석하거나, 분류할 때 클라이맥스 부분을 이용하면 보다 효과적인 결과를 얻을 것이다. 음악의 클라이맥스는 FFT를 이용하여 박자와 마디 정보를 얻은 후 마디별 파형 집중도로부터 추출할 수 있다. 논문에서는 기존의 연구에 사용된 방법과 제안한 방법인 클라이맥스를 이용하여 장르 분류 실험을 하였다. 기존 방법은 47%의 성공률을 보이는 반면 제안한 방법은 55% 향상된 성공률을 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.414-422
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• 2001

본 논문에서는 오디오 데이터의 효과적인 검색을 위하여, 시간지연신경망을 이용한 음악 장르 분류 시스템을 제안한다. 분류 대상 장르는 Blues, Country, Hard Core, Hard Rock, Jazz, R&B(Soul), Techno, Trash Metal의 8종류이다. 장르를 분류하기 위한 비교단위는 곡 중에서의 한 마디이다. 이러한 마디는 리듬의 특성을 효과적으로 반영하는 스네어 드럼 소리를 기준으로 추출한다. 분류기는 시간 지연 신경망을 이용하여 구성하며 입력은 추출된 마디에 대한 주파수 특징벡터이다. 제안한 시스템의 유효성을 검증하기 위한 실험에서, 장르별 10곡씩 총 80곡의 학습 데이터와 장르별 5곡씩 총 40곡의 테스트 데이터에 대하여 각각 92.5%와 60%의 정인식율을 보였다

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.751-753
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• 1999

본 논문에서는 영상의 텍스쳐 정보를 이용하여 일반 영상에 대한 내용기반 영상 검색을 수행할 수 있는 알고리듬을 제안한다. Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 Gabor 필터 뱅크 내의 각 필터에 의해 필터링된 대역의 평균과 표준편차를 영상의 특징 벡터(Gabor Texture Feature)로 추출하여 영상들간의 유사성을 계산하는데 사용한다. 논문의 목적이 영상에 가해진 외적 변형, 즉 잡음 첨가, 블러링, 샤프닝 등과 같은 변형에 강인하게 동작할 수 있는 텍스쳐 특징 기반 영상 검색 기법을 제안하는 것이므로, 기존의 Gabor 필터만을 사용하여 텍스쳐 특징을 추출하여 검색의 기준으로 삼을 경우에 발생할 수 있는 주파수 성분의 변화에 대한 민감성을 Daubechies의 웨이브렛 필터를 사용하여 낮은 해상도에서 영상을 해석함으로써, 외적 변형에 대하여도 강인하게 동작할 수 있는 알고리듬을 제시하였다. 기존의 텍스쳐를 이용한 검색이 주로 텍스쳐 영역(textured region)에 대한 해석만을 하였지만, 본 논문에서는 이를 일반 영상에 적용하였으며, 일반 영상에 대해서도 효율적인 검색을 수행할 수 있음을 보였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.610-614
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• 2006

In this paper the advanced method of geodesic active contours was developed for the task of building detection from aerial and satellite images. Automatic extraction of man-made structures including buildings, building blocks or roads from remote sensing data is useful for land use mapping, scene understanding, robotic navigation, image retrieval, surveillance, emergency management procedures, cadastral etc. A level set method based on a region-driven segmentation model was implemented with which building boundaries were detected, through this curve propagation technique. The essence of this approach is to optimize the position and the geometric form of the curve by measuring information along that curve, and within the regions that compose the image partition. To this end, one can consider uniform intensities inside objects and the background. Thus, given an initial position of the curve, one can determine global, region-driven functions and provide a statistical description of the inside and outside object area. The calculus of variations and a gradient descent method was used to optimize the variational functional by an iterative steady state process. Experimental results demonstrate the potential of the proposed processing scheme.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.390-395
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• 2009

The robustness of audio fingerprinting system in a noisy environment is a principal challenge in the area of content-based audio retrieval. The selected feature for the audio fingerprints must be robust in a noisy environment and the computational complexity of the searching algorithm must be low enough to be executed in real-time. The audio fingerprint proposed by Philips uses expanded hash table lookup to compensate errors introduced by noise. The expanded hash table lookup increases the searching complexity by a factor of 33 times the degree of expansion defined by the hamming distance. We propose a new method to improve noise robustness of audio fingerprinting in noise environment using predominant pitch which reduces the bit error of created hash values. The sub-fingerprint of our approach method is computed in each time frames of audio. The time frame is transformed into the frequency domain using FFT. The obtained audio spectrum is divided into 33 critical bands. Finally, the 32-bit hash value is computed by difference of each bands of energy. And only store bits near predominant pitch. Predominant pitches are extracted in each time frames of audio. The extraction process consists of harmonic enhancement, harmonic summation and selecting a band among critical bands.