• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권2호
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• pp.185-190
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• 2010

In this paper we propose the CBIR algorithm which is based on a novel image block method that combined both color and edge feature. The main drawback of global histogram representation is dependent of the color without spatial or shape information, a new image block method that divided the image to 8 related blocks which contained more information of the image is utilized to extract image feature. Based on these 8 blocks, histogram equalization and edge detection techniques are also used for image retrieval. The experimental results show that the proposed image block method has better ability of characterizing the image contents than traditional block method and can perform the retrieval system efficiently.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.1-7
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• 2002

본 논문에서는 사용자가 질의영상을 선택할 때 영상전체 뿐만 아니라 영상내의 다양한 물체에 대해 질의를 원하는 물체영역만을 간단히 선택, 추출하여 그와 유사한 물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상으로부터 개선된 HSV변환을 통해 히스토그램을 구한 뒤 질의영상의 대표색상을 이용한 컬러 히스토그램 인터섹션방법으로 신속하게 1차 유사도 측정을 하여 후보영상들을 검색한다. 그리고 밴디드 컬러 오토코릴로그램을 이용한 2차 유사도 측정을 수행하여 최종 검색된 영상을 구하였는데 각각의 단점을 보완할 수 있는 2개의 검색방법들을 결합함으로써 소환성(recall) 및 정확성(precision)을 개선하였다. 또한 영상데이터베이스내의 영상들을 특성 라이브러리내에 자통 색인화하여 이를 통해 빠른 영상검색이 가능하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권5호
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• pp.1252-1271
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• 2013

Automatic image annotation has become an increasingly important research topic owing to its key role in image retrieval. Simultaneously, it is highly challenging when facing to large-scale dataset with large variance. Practical approaches generally rely on similarity measures defined over images and multi-label prediction methods. More specifically, those approaches usually 1) leverage similarity measures predefined or learned by optimizing for ranking or annotation, which might be not adaptive enough to datasets; and 2) predict labels separately without taking the correlation of labels into account. In this paper, we propose a method for image annotation through collaborative similarity metric learning from dataset and modeling the label correlation of the dataset. The similarity metric is learned by simultaneously optimizing the 1) image ranking using structural SVM (SSVM), and 2) image annotation using correlated label propagation, with respect to the similarity metric. The learned similarity metric, fully exploiting the available information of datasets, would improve the two collaborative components, ranking and annotation, and sequentially the retrieval system itself. We evaluated the proposed method on Corel5k, Corel30k and EspGame databases. The results for annotation and retrieval show the competitive performance of the proposed method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.60-70
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• 2000

최근 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 검색 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 계층적 영상검색 시스템을 구현하였다. 1단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대 분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과. Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1372-1381
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• 2017

In this paper, a texture feature extraction method using local energy and local correlation of Gabor transformed images is proposed and applied to an image retrieval system. The Gabor wavelet is known to be similar to the response of the human visual system. The outputs of the Gabor transformation are robust to variants of object size and illumination. Due to such advantages, it has been actively studied in various fields such as image retrieval, classification, analysis, etc. In this paper, in order to fully exploit the superior aspects of Gabor wavelet, local energy and local correlation features are extracted from Gabor transformed images and then applied to an image retrieval system. Some experiments are conducted to compare the performance of the proposed method with those of the conventional Gabor method and the popular rotation-invariant uniform local binary pattern (RULBP) method in terms of precision vs recall. The Mahalanobis distance is used to measure the similarity between a query image and a database (DB) image. Experimental results for Corel DB and VisTex DB show that the proposed method is superior to the conventional Gabor method. The proposed method also yields precision and recall 6.58% and 3.66% higher on average in Corel DB, respectively, and 4.87% and 3.37% higher on average in VisTex DB, respectively, than the popular RULBP method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.23-33
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• 2008

본 논문에서는 공간정보와 색상변화율을 이용한 영상검색방법을 제안한다. 제안된 방법은 공간정보를 추출하기 위하여 임계치 $\tau$에 의하여 영상으로부터 색상영역들을 추출한다. 이 과정에서 색상 영역의 수와 색상변화 횟수를 계산하며, 이 값들을 이용하여 색상변화율을 얻는다. 영상간의 유사도는 공간정보에 의해여 측정되며, 색상변화율은 유사한 색상변화율을 가진 이미지가 보다 높은 검색 순위가 갖도록 돕는다. 다양한 자연영상들을 이용한 실험을 통하여 제안된 방법이 색상정보를 이용한 다른 일반적인 방법들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.132-144
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• 2004

인터넷 기술의 급속한 발전으로 인하여 인터넷 사용자의 수와 인터넷상의 멀티미디어 정보의 양이 계속 증가하고 있다. 최근의 e-비즈니스나 쇼핑몰 사이트에서는 많은 양의 이미지 정보를 취급하고 있으며, 이로 인하여 이미지에 대한 효율적인 내용 검색의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 XML기술을 이용하여 웹 상의 이미지를 지능적으로 검색할 수 있는 시스템을 제안한다. 상품 카탈로그와 같은 복잡하고 다중 객체를 보유하고 있는 이미지에 대하여 객체 기반 내용 검색을 수행할 수 있도록 지역 특징, 전역 특징, 의미 등의 메타 데이타를 표현하는 다계층 메타데이타 구조를 제안한다. 또한, 이미지에 대한 의미 기반 검색 및 내용 기반 검색을 수행 할 수 있도록 이러한 메타데이타를 저장하기 위한 XML-Schema를 설계하고 각 메타데이타를 XML 문서 형태로 표현하는 방법을 보인다. 또한, XSLT를 이용하여 이미지에 대한 검색 결과를 웹 브라우저나 모바일 브라우저와 같은 다양한 사용자 환경에 보여줄 수 있도록 자동 변환하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법은 이미지에 대한 메타데이타를 XML 형태로 표현하므로 XML을 지원하는 상용 시 스템을 이용하여 용이하게 시스템을 구현할 수 있으며, 이미지 메타데이타의 시스템간 공유도, 검색질의에 대한 정확성, 사용자의 검색 만족도를 증가시킬 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.145-152
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• 2002

디지털 기술의 급속한 발전에 힘입어 사용자에게 유용한 디지털 영상들이 지수적으로 증가함에 따라, 내용 기반 영상 검색(CBIR ; Content-based Image Retrieval)은 가장 활발한 연구 분야 중 하나가 되었다 다양한 영상 검색 방법은 입력 질의 영상이 주어졌을 때, 질의와 유사한 영상들이 칼라(color)나 질감(texture) 같은 저 수준 특징을 기반으로 영상 데이터베이스에서 검색되도록 제안되어져 왔다. 그러나, 기존 검색 방법의 대부분은 부분 정합에 필요한 복잡도(complexity) 때문에 데이터베이스 내 전체 영상의 부분 영상을 입력 질의 영상으로 했을 경우를 고려하지 않았다. 이 논문에서 우리는 두 영상 사이의 칼라 히스토그램 관계를 이용함으로써 부분 영상 정합에 대한 효율적인 방법을 제시한다. 제안된 접근 방법은 두 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 검색 공간을 pruning시키는 것이고 두 번째 단계는 부분 영상 정합을 통해 후보 영상들의 순위를 정하는 블록 기반 검색을 수행한다. 실험 결과는 pruning없이 부분 영상 정합만 사용하여 검색했을 때 시스템의 응답 시간이 높다고 가정을 하고 제안된 알고리즘의 실현 가능성을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.152-157
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• 2010

컴퓨터와 인터넷의 발달로 정보의 형태가 다양화 되어 문서 위주의 자료들로부터 이미지, 오디오, 비디오, 음성 등의 모습으로 혼합되어 가고 있다. 하지만 대부분의 검색은 문서 위주로 하기 때문에 이미지, 오디오, 비디오 등은 파일의 이름이 명확하게 설정되어 있지 않을 경우에는 검색을 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 문서가 아닌 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 검색이라고 한다. 그리고 이미지의 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 이미지 검색이라고 한다. 본 논문에서는 HSI 컬러 공간, ART2 알고리즘, SOM 알고리즘을 이용한 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습 대상을 선정하기 위해 원 영상의 특징을 분할한다. 그리고 사용자가 학습 대상을 선정하도록 하기 위해 분할된 특징을 SOM 알고리즘에 적용하여 비슷한 특징을 가지는 영상들로 군집화 한다. 군집화된 영상들에 대해 사용자가 학습 대상을 선정하여 ART2 알고리즘에 적용하여 학습한다. 제안한 방법을 적용하여 이미지 검색을 실험한 결과 제안된 방법은 하나의 이미지가 여러 개의 키워드를 가질 수 있기 때문에 이미지에 포함된 정보를 효과적으로 검색하는 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.301-307
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• 2018

검색에서 이미지는 시각적 속성이 중요지만, 기존의 검색방법은 문서 검색을 위한 방법에 초점이 맞춰져 있어 이미지의 속성 정보가 미반영된 키워드 중심의 검색 시스템이 대부분이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 이미지의 벡터정보를 기반으로 유사 이미지를 검색할 수 있는 모델과 스케치로 검색 쿼리를 제공하여 유사 이미지를 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 GAN을 이용하여 스케치를 이미지 수준으로 업 샘플링하고, 이미지를 CNN을 통해 벡터로 변환한 후, 벡터 공간 모델을 이용하여 유사 이미지를 검색한다. 제안된 모델을 구현하기 위하여 패션 이미지를 이용하여 모델을 학습시켰고 패션 이미지 검색 시스템을 개발하였다. 성능 측정은 Precision at k를 이용하였으며, 0.774와 0.445의 성능 결과를 보였다. 제안된 방법을 이용하면 이미지 검색 의도를 키워드로 표현하는데 어려움을 느끼는 사용자들의 검색 결과에 긍정적 효과가 나타날 것으로 기대된다.