본 논문에서는 새로운 직접 접근 방법과 이진 영상처리를 통해 컬러 영상을 저장하고 재생할 수 있는 디지털 홀로그래픽 정보 저장 시스템을 구현하였다. 직접 접근 방법을 통해 영상 처리를 수행한 결과, raw 파일을 이용하여 영상처리를 수행하는 것보다 광메모리에 저장되는 페이지 수르르 줄일 수 있었으며, 압축된 $128{\times}80{\times}256$ (6.6KB) 해상도의 컬러 영상을 재생할 수 있었다. 또한 문자 파일이나 동영상 파일등과 같이 파일의 종류에 관계없이 입력 데이터가 디지털 홀로그램으로 변환될 수 있음을 보여주었다.
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.
본 논문에서는 이진 영상의 2차원 히스토그램을 이용하여 추출한 형태 정보와 HSI 컬러 좌표를 이용한 색상 정보를 결합한 영상 검색 기법을 제안한다. 또한, 제안된 방식은 부분영상의 유사도 비교를 통한 영상의 위치 정보를 추출한다 이 검색 기법을 형태 정보와 색상 정보에 활용함으로써 이진 영상으로 비교가 힘든 영역 정보의 검색도 가능하게 한다 그 결과 기존의 색상기반 영상 검색 기법에 비해 제안된 기법은 Frecision/Recall로 표현된 정량적 결과에서 훨씬 우수한 성능을 보임을 실험으로 확인할 수 있다. 특히, 제안된 검색 기법은 영상의 회전이나 객체의 이동 등이 발생한 영상에 대해서도 우수한 검색 효율을 보인다.
In this paper, we propose a method to search the evidence such as a knife found in the crime scene based on GHT from an image database Such objects like knives are simitar in shape. The proposed method utilizes the small shape differences among objects as much as possible to distinguish an object from similar shaped objects. It consists of the GHT based candidate generation and top-down candidate verification. For the fast generation of the candidate 1ist, the GHT operation is performed un the down sampled edge list. The test results show that it can retrieve the correct object even with a pan of object in reasonable time.
본 논문에서는 분산 환경에서 이미지 정보를 수집하고 검색하기 위해 다중스레드를 사용한 이미지 검색 에이전트를 구현하였다 본 논문에서 제안한 이미지 검색 에이전트는 정보의 효과적인 검색을 위해 다중스레드를 사용함으로써 처리기의 이용률을 높일 수 있었고 웹상의 정보를 전달받는데 소요되는 대기시간과 처리 시간을 줄일 수 있었다. 이미지 검색을 위한 에이전트는 플랫폼에 독립적인 자바 언어를 사용하여 분산환경에 적합하도록 하였고, 검색한 이미지 저장을 위해 JDBC를 사용하여 데이터베이스에 연결하였다. 또한 이미지 자체는 분산된 에이전트의 데이터베이스에 저장하고 이미지의 인덱스만 인덱스 서버에 저장함으로써 검색 시간을 줄일 수 있었다.
본 논문은 애니메이션 캐릭터를 대상으로 한 스케치 기반 영상 검색의 특징 추출 방법을 제안한다. 우리는 특징 영역의 추출을 위해서 영상에서의 장면 전환 검출 기법, 프레임 사이의 대응점 검출 기법 및 애니메이션 제작과정의 특성을 이용한다. 추출된 특징 영역에서 유사한 색상들이 집중된 영역들을 검출한다. 각 영역들의 색상, 크기 그리고 영역간의 관계로 영상 검색을 위한 특징으로 사용한다. 최종적으로 애니메이션 제작 특성과 사용자의 스케치를 질의 영상으로 사용하여 유사한 캐릭터를 검색한다.
This paper proposes an efficient photo retrieval system that automatically indexes for searching of relevant images, using a combination of geo-coded information, direction/location of image capture device and content-based visual features. A photo image is labeled with its GPS (Global Positioning System) coordinates and direction of the camera view at the moment of capture, and the label leads to generate a geo-spatial index with three core elements of latitude, longitude and viewing direction. Then, content-based visual features are extracted and combined with the geo-spatial information, for indexing and retrieving the photo images. For user's querying process, the proposed method adopts two steps as a progressive approach, filtering the relevant subset prior to use a content-based ranking function. To evaluate the performance of the proposed scheme, we assess the simulation performance in terms of average precision and F-score, using a natural photo collection. Comparing the proposed approach to retrieve using only visual features, an improvement of 20.8% was observed. The experimental results show that the proposed method exhibited a significant enhancement of around 7.2% in retrieval effectiveness, compared to previous work. These results reveal that a combination of context and content analysis is markedly more efficient and meaningful that using only visual feature for image search.
본 논문에서는 효과적인 특징 추출을 기반으로 한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 조명 변화 및 영상의 이동과 크기 변화 그리고 회전과 같은 기하학적 변형에도 강한 속성을 가지는 영상 검색을 할 수 있도록 사용자의 질의 영상을 웨이블릿(Wavelet) 변환을 한 후 동일한 크기의 부영역으로 나누어진 저대역 부밴드에서 칼라의 특징으로 추출된 모멘트와 질감 특징인 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 사용해 유사 영상들의 1차 분류 과정을 거친다. 보다 정확한 검색을 수행하기 위해 1차 분류된 후보 영상들에 대해 고대역 부밴드에서 추출된 수평, 수직, 대각선 방향별 에너지(Energy)를 기반으로 한 에너지의 상대적인 성분 분포의 비교가 수행됨으로써 효율적인 영상 검색 결과를 보였다.
영상의 특징을 나타내는 방법의 하나인 투영은 영상의 근사화된 형상 및 위치 정보 등의 많은 유용한 정보를 포함하고 있다. 그러나 투영을 영상 검색을 위한 방법으로 사용할 경우, 사용되는 색인 데이터 량이 많고, 에디터 베이스의 영상 크기에 따라 토영된 벡터의 길이가 달라진다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 투영기법이 안고 있는 이러한 문제점을 극복하는 방법으로 데이터베이스 영상을 투영한 후 투영 벡터의 국부화를 통하여 영상의 지역적 특성이 반영되도록 하였으며, 색인 데이터 량을 주리기 위하여 투영된 벡터의 분산 값을 색인 데이터로 활용하였다. 제안된 방법은 검색 시 투영 기법의 장점을 수용함과 동시에 영상의 통계적 특성을 활용할 수 있을 뿐 아니라 시스템 구현 시 질의 시간 내에 응답을 얻을 수 있다는 이점이 있다.
본 논문에서는 지역적으로 서로 다른 감성을 지닌 영상을 검출하기 위해서 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템을 제안 하였다. 제안하는 검색 시스템은 영상을 $17{\times}17$의 겹치지 않는 부분영역으로 나누고, 각 부분영역에 대한 감성 특징을 추출한다. 본 논문에서는 부분영역 내에서 감성 특징을 추출하기 위해서, H. Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 부분영역으로부터 해당 감성어에 대한 감성 색상의 분포정도를 계산하여 각 부분영역의 감성어에 대한 히스토그램 값 중 가장 큰 값을 지닌 감성어를 취하게 된다. 제안하는 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템은 Corel 영상 데이터베이스에 대해서 유효성을 평가하여, 전역적 방법보다 우수한 검색 정확도와 재현도를 가짐을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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