대량의 일반 이미지 집합에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾아내는 것이 내용기반 이미지 검색 연구의 주된 목적이나 특정한 분야에 속하지 않은 일반 이미지를 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다. 이 논문에서는 이미지의 색상과 형태의 특징 정보들을 추출하여 자동으로 색인하고 검색하는 시스템을 제안하였다. 특징 추출은 인간의 이미지 인식 과정에 기반하여 전체적인 정보와 세부적인 정보로 구분하여 수행하였다. 추출된 특징 정보들은 전역 칼라, 부분 영역 칼라, 전역 형태, 부분 영역 형태 정보로 구분하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법과 비슷한 시간 내에 비교적 높은 Precision과 Retail로 이미지를 검색함을 알 수 있었다.
디지털 기술과 인터넷의 발달로 인해 이미지 생산, 유통, 이용이 활발하게 이루어지고 있으며, 이미지 검색에 관한 연구도 증가하는 추세이다. 이미지검색 분야는 내용기반과 의미기반으로 나뉘어 연구가 수행되어왔으며, 문헌정보학 관점에서는 특히 의미기반의 색인과 검색에 주목해왔다. 본 연구는 체계적인 분석기법을 이용하여 의미기반 이미지검색 분야 연구 집적의 분석결과를 제시하고자 한다. 이를 위하여 데이터는 Web of Science 수록된 문헌정보학(Information Science/Library Science)분야의 이미지검색 논문 및 학술회의 논문 총 282건을 대상으로 하였으며, 국내 연구와 비교를 위해서는 DBpia에 수록된 문헌정보학 분야의 이미지검색 논문 35건을 수집하였다. 데이터 분석 과정은 우선 개괄적인 현황을 파악하기 위해서 서지사항을 분석하였고, 이와 함께 내용분석을 통한 체계적 분석 고찰을 수행하였다. 연구 결과 이미지 검색은 기존 연구에서 밝힌 바와 같이 의미기반 이미지 검색이 주된 흐름이며, 그 중에서도 이미지 색인과 기술 분야, 이미지 요구와 검색행태 분야의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났다. 최근 연구 경향으로 주목할 만한 분야는 집합적 색인, 다언어/다문화 환경에서의 색인과 이미지 요구, 감정색인과 접근 등이다. 이용자 중심의 이미지 검색 연구 측면에서는 특정 이용자 그룹 중에서 대학생이나 대학원생이 주된 연구 대상 이용자 그룹이며 이 외에도 이미지를 업무에 사용하는 이용자 그룹에 대한 연구가 주된 경향이다. 최근에는 일반 이용자를 대상으로 일상생활 환경에서 이미지검색에 관한 연구가 등장하기 시작했다. 국내 연구와 비교하면, 논문의 수적인 차이를 제외하면 세부 연구 주제에 있어서 상당히 유사한 분포를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 지금까지의 이미지 검색 분야의 연구 집적을 조명하며, 향후 발전적 방향을 제시하는데 있어서 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문은 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하게 검색할 수 있는 색인 방법을 제안한다. 타임 워핑 거리는 시퀀스들의 길이가 다르거나 샘플링 비율이 다른 많은 응용에서 Lp 거리보다 더욱 적합하다. 우리가 제안한 색인 방법은 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 채택하고, 유사하지 않은 서브시퀀스를 잘못된 누락 없이 잘 여과하기 위해 하한 거리 함수를 사용한다. 이 방법은 특정 차원의 상대적 가중치를 손쉽게 부여하기 위해 정규화를 적용하고 색인 트리를 압축하기 위해 이산화 과정을 수행한다. 메디컬 이미지와 합성 이미지 시퀀스를 대상으로 한 실험은 본 논문에서 제안한 방법이 naive한 방법보다 우수한 성능을 보이고 대용량의 이미지 시퀸스 데이터베이스로의 확장이 용이함을 입증한다.
This raper propose a matching algorithm using voronoi diagram for rotation and translation invariant fingerprint identification. The proposed algorithm extracts geometrical structures that ate derived from voronoi diagram of a fingerprint image. Then distances and angles are extracted from the geometrical structure and saved indexing form for fingerprint matching. Experimental results show that the proposed algorithm invariant to fingerprint rotation and translation requirements and matching time.
Based on the principles described in Part I, we have implemented a working prototype vision system using a feature structure called an LSG (local surface group) for generating object hypotheses. In order to verify an object hypothesis, we estimate the view of the hypothesized model object and render the model object for the computed view. The object hypothesis is then verified by finding additional features in the scene that match those present in the rendered image. Experimental results on synthetic and real range images show the effectiveness of the indexing scheme.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권2호
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pp.134-144
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1996
In this paper, we propose a new access method, called the HG-tree, to support indexing and retrieval by image content in large image databases. Image content is represented by a point in a multidimensional feature space. The types of queries considered are the range query and the nearest-neighbor query, both in a multidimensional space. Our goals are twofold: increasing the storage utilization and decreasing the area covered by the directory regions of the index tree. The high storage utilization and the small directory area reduce the number of nodes that have to be touched during the query processing. The first goal is achieved by absorbing splitting if possible, and when splitting is necessary, converting two nodes to three. The second goal is achieved by maintaining the area occupied by the directory region minimally on the directory nodes. We note that there is a trade-off between the two design goals, but the HG-tree is so flexible that it can control the trade-off. We present the design of our access method and associated algorithms. In addition, we report the results of a series of tests, comparing the proposed access method with the buddy-tree, which is one of the most successful point access methods for a multidimensional space. The results show the superiority of our method.
Object segmentation fro natural video scenes has recently become one of very active research to pics due to the object-based video coding standard MPEG-4. Object detection and isolation is also useful for object-based indexing and search of video content, which is a goal of the emerging new standard, MPEG-7. In this paper, an automatic segmentation method of moving objects in image sequence is presented which is applicable to multimedia content authoring for MPEG-4, and two different segmentation approaches suitable for surveillance applications are addressed in raw data domain and compressed bitstream domains. We also propose an object-based video description scheme based on object segmentation for video indexing purposes.
The existing multi-dimensional index structures are not adequate for indexing higher-dimensional data sets. Although conceptually they can be extended to higher dimensionalities, they usually require time and space that grow exponentially with the dimensionality. In this paper, we analyze the existing index structures and derive some requirements of an index structure for content-based image retrieval. We also propose a new structure, for indexing large amount of point data in a high-dimensional space that satisfies the requirements. in order to justify the performance of the proposed structure, we compare the proposed structure with the existing index structures in various environments. We show, through experiments, that our proposed structure outperforms the existing structures in terms of retrieval time and storage overhead.
In this paper, using ranks of co-occurrence frequency about indices in pairs of neighboring pixels, we introduce a new re-indexing algorithm for efficiency of index color image lossless compression. The proposed algorithm is suitable for arithmetic coding because it has concentrated distributions of small variance. Experimental results proved that the proposed algorithm reduces the bit rates than other coding schemes, more specifically $15\%$, $54\%$ and $12\%$ for LZW algorithm of GIF, the plain arithmetic coding method and Zeng's scheme, respectively.
Kim, Daeil;Hong, Jong-Sun;Jang, Hye-Kyoung;Kim, Young-Ho;Kang, Dae-Seong
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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pp.1855-1858
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2003
In this paper, we propose image retrieval method more accurate and efficient than the conventional one. First of ail, we perform a shot detection and key frame extraction from the DC image constructed by DCT DC coefficients in the compressed video stream that is video compression standard such as MPEG[I][2]. We get principal axis applying PCA(Principal Component Analysis) to key frames for obtaining indexing information, and divide a domain. Video retrieval uses indexing information of high dimension. We apply KD-Trees(K Dimensional-Trees)[3] which shows efficient retrieval in data set of high dimension to video retrieval method. The proposed method can represent property of images more efficiently and property of domains more accurately using KD-Trees.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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