• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제2권3호
• /
• pp.265-274
• /
• 2001

본 논문에서는 얼굴의 특징 영역에 근거하여 얼굴을 검색할 수 있는 내용기반의 얼굴 검색 시스템을 제안한다. 질의를 위해 이름이나 주민등록번호와 같은 키워드를 사용하는 대신에, 제안한 시스템은 시각적 질의로서 얼굴 영상을 사용한다. 이를 위해, 얼굴 구성 요소를 포함하는 특징 영역을 HSl 칼라 모델이 제공하는 칼라 정보와 Wavelet 변환이 제공하는 에지 정보를 이용하여 추출한 후, 신경망을 통하여 분류ㆍ검색한다. 제안한 검색 시스템은 Oracle DBMS를 사용하여 클라이언트/서버 환경으로 구축되었다. 150개의 다양한 얼굴 영상으로 실험한 결과, 약 88.3%의 검색율을 보였다.

• 대한산업공학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.363-375
• /
• 2000

In this paper we propose a content-based image retrieval method that can search large image databases efficiently by color, texture, and shape content. Quantized RGB histograms and the dominant triple (hue, saturation, and value), which are extracted from quantized HSV joint histogram in the local image region, are used for representing global/local color information in the image. Entropy and maximum entry from co-occurrence matrices are used for texture information and edge angle histogram is used for representing shape information. Relevance feedback approach, which has coupled proposed features, is used for obtaining better retrieval accuracy. Simulation results illustrate the above method provides 77.5 percent precision rate without relevance feedback and increased precision rate using relevance feedback for overall queries. We also present a new indexing method that supports fast retrieval in large image databases. Tree structures constructed by k-means algorithm, along with the idea of triangle inequality, eliminate candidate images for similarity calculation between query image and each database image. We find that the proposed method reduces calculation up to average 92.9 percent of the images from direct comparison.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제6권6호
• /
• pp.1008-1014
• /
• 2003

본 논문에서는 보다 강인하면서 화질의 열화를 최소화할 수 있는 워터 마크의 은닉을 위 해 9/7 쌍직교 웨이브릿 변환영역에서의 지각적 동조 (tuned)특성과 정상상태 일반화 가우시안 (stationary generalized Gaussian) 모델에서의 NVF (noise visibility function)를 적용하는 방법을 제안한다 이 방법은 웨이브릿 영역에서 각 부대역에 대한 문턱값을 결정한 다음 지각적 중요 계수를 찾은 후 이 지각적 중요계수에만 적응적인 삽입강도를 갖는 워터마크를 은닉한다. 워터마크는 3레벨로 분해된 웨이브릿 변환영역에서 영상의 인간시각 시스템에서 계산된 JND값과 통계적 다해상도 특성을 기반으로 정상상태 일반화 가우시안 모델에 따라 각 계수들의 값에 따라 은닉된다. 실험 결과 제안한 방법에서 WF를 이용함으로써 에지나 텍스쳐 영역에 더 강하게 삽입할 수 있고 각 부대역에 대한 지각특성을 이용할 수 있어 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.82-91
• /
• 2013

This paper proposes a building recognition algorithm using watershed image segmentation algorithm and integrated region matching (IRM). To recognize a building, a preprocessing algorithm which is using Gaussian filter to remove noise and using canny edge extraction algorithm to extract edges is applied to input building image. First, images are segmented by watershed algorithm. Next, a region adjacency graph (RAG) based on the information of segmented regions is created. And then similar and small regions are merged. Second, a color distribution feature of each region is extracted. Finally, similar building images are obtained and ranked. The building recognition algorithm was evaluated by experiment. It is verified that the result from the proposed method is superior to color histogram matching based results.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제36권4호
• /
• pp.263-279
• /
• 2009

CBIR(Content-based Image Retrieval) 시스템의 질의 처리에 사용되는 모양 특징은 크게 경계 기반과 영역 기반 등 두 가지로 나눌 수 있다. 경계기반 특징은 간단하지만 영역 기반 특징에 비해 효과적이지 않다. 영역 기반 모양 특징을 사용하는 대부분의 시스템은 먼저 영역을 추출해야 한다. 하지만 기존의 영역 기반 시스템들은 구현이 복잡하고, 특히 정확한 영역 추출이 어려우며 영역 간의 위치적인 관계가 거리 모델(distance model)에 반영되어 있지 않다. 본 논문에서는 Canny 에지 검출과 Hough 변환에 기반하여 목표 내부의 에지를 검출하고, 이와 함께 영역확장을 이용하여 목표 물체 내부의 영역을 정확히 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 영역 간의 인접 관계를 이용한 수정된 IRM(Integrated Region Matching) 기법을 제안하였다. 이는 모양 특징을 이용한 유사성 검색에서 영상 간의 거리 모델로서 사용된다. 그리고 실험을 통해 수정된 IRM 기법과 우리의 영역 추출 기법이 효과적임을 보였다. 실험 결과는 새로운 영역 추출 방법이 기존의 다른 방법보다 훨씬 우수함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제8권6호
• /
• pp.692-704
• /
• 2002

본 논문은 이미지에서 Quadtree를 이용한 색상-공간 특징 추출과 이미지 내에 포함되어 있는 객체의 MBR(Minimum Boundary Rectangie)을 구하여 질감 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 이미지로부터 DC 이미지를 만들고 색상 좌표계를 변환한 후, Quadtree를 이용하여 영역을 분할한다. 영역의 분한 기준은 제안된 조건에 의하여 이루어지며, 각 분할된 영역으로부터 대표 색상을 추출한다. 그리고, 이미지 분할(segmentation)을 통하여 각 이미지의 객체, 객체를 포함한 배경, 또는 일부 배경의 MBR을 구하고, 제안된 알고리즘에 의하여 검색된 MBR의 웨이블릿 계수(wavelet coefficients)를 계산한다. 이 계수들이 MBR의 질감 정보가 되며, 추출된 색상-공간 정보와 질감 정보를 이용하여 제안된 유사도 계산 방법을 통하여 결과를 나타내게 된다. 제안된 방법은 원 이미지(original image)에 비해 특징 정보의 저장 공간을 53% 감소시켰으며, 성능은 유사하게 나타났다. 그리고, 질감 정보를 추가함으로써, 색상-공간 특징의 단점인 객체 정보의 손실을 보완하였고, 질의 이미지의 객체를 포함한 검색 결과를 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 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.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권5호
• /
• pp.581-586
• /
• 2004

본 논문은 중앙 영역에서의 컬러 특징 추출 기법과 추출된 컬러 특징들의 비교 빈(bin)를 최적화한 새로운 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 인간의 시각적 특징이 중심 객체의 유무에 영향을 받고, 대부분의 영상의 중심 객체는 중앙에 존재한다는 가정 하에 영상의 중앙 영역에서 컬러 특징을 추출한다. 따라서, 배경이 단순한 경우 영상의 전체영역을 특징으로 하여 검색했을 때 배경의 영향에 좌우되는 단점을 극복할 수 있다. 또한 영상의 컬러 특징값은 HSV 컬러 공간으로 변환한 후 16레벨로 양자화를 하여 추출한다. 실험값을 통해 기존의 16개 빈을 모두 비교하여 검색한 경우에 비해 상위 8개 빈만을 가지고 검색한 경우 주관적인 평가와 객관적인 평가 모두 다 좋은 결과를 보인다. 영상 전체를 특징으로 추출한 경우보다 중앙 영역만으로 특징을 추출한 경우 평균 precision이 약 5%정도 좋았다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권4호
• /
• pp.383-392
• /
• 2006

본 논문에서는 영역기반 영상검색의 성능 향상을 위한 피드백 알고리즘으로 다중 클래스를 갖는 확률적 신경망(Probabilistic Neural Networks)을 이용한 방법론을 제안하고 이를 영역기반 영상 검색 시스템인 FRIP(Finding Regions In the Pictures) 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 피드백 알고리즘은 특정 벡터가 독립적이라는 가정을 할 필요가 없으며 보다 상세한 분류를 위해 추가적인 클래스들을 추가할 수 있도록 허용하고 있다. 또한 단지 4개 층(layer)만을 가지고 있음으로 학습을 위한 계산시간이 적게 든다는 장점이 있다. 추가적으로 다음단계에서의 성능 향상을 위해 분류 단계에서 사용자의 이전 피드백 행동을 모두 히스토리(history)로 모두 기억시켜 놓고 다음 단계를 위한 가중치 학습을 위해 사용하도록 한다. 히스토리를 사용함으로써 제안하는 알고리즘은 사용자의 주관적 의도를 보다 정확하게 파악 할 수 있을 뿐만 아니라 학습을 위해 이전 단계만을 사용 했을 때 발생할 수 있는 성능 감소를 막을 수 있다. 본 논문에서는 Corel-photo CD에서 3000장의 자연 영상을 무작위로 추출하여 기존의 방법론들과 제안하는 방법론의 성능을 측정하여 본 논문에서 제안하는 방법론이 성능이 우수함을 증명하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(3)
• /
• pp.157-160
• /
• 2000

This paper proposes a color-based image retrieval method using color adjacency and gradient. In proposed method, both the adjacency of different colors and gradient of a color in homogeneous region are considered as features of an image. The gradient, defined as the maximum distance along the direction with largest change of color, is computed for each pixel to determine whether the center color is similar or different to the neighboring colors. Therefore the problems caused by uniform quantization, which is popularly used at most existing retrieval, can be avoided. And furthermore, the storage of the feature is reduced by the proposed binary representation.