모양 데이타는 이미지가 나타내는 의미를 가장 잘 반영하는 데이타로서 이미지 검색에 중요한 정보로 사용된다 특히 구조적으로 표현된 모양 특징은 모양이 갖는 기초적 특성과 그들간의 관계 정보를 잘 나타내므로 폭넓게 연구되고 있다. 그러나 대개의 구조적 모양 특징들은 그래프나 트리와 같은 구조로 표현되므로 모양 데이타 검색에서 효율적인 검색 시간을 보장할 수 없는 문제를 지니고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 모양의 윤곽선 정보를 기반으로한 굴곡 기반 형태 그래프를 생성하고 이를 일반화한 구조로부터 모양을 클러스터링할 수 있는 키를 설계한다. 제안한 굴곡 기반 형태 그래프는 모양이 가지고 있는 윤곽선 특성과 영역의 형태적 특성을 모두 가지고 있다. 모양 검색은 단계적으로 이루어진다. 클러스터링을 통해 검색 공간을 축소하고 외부 굴곡 특징을 이용한 굴곡의 패턴 매칭을 통해 종합적인 유사도가 결정된다. 다양한 실험을 통해 굴곡 기반 형태 그래프와 클러스터링을 통해 검색 공간과 비용이 줄어드는 것을 보여준다.
동영상의 내용 기반 검색에 있어 객체의 움직임에 대한 정보는 내용의 분류와 구분에 있어 중요하게 이용될 수 있다. 특히 사람의 동작을 분석하고 구분하는 것은 검색뿐 아니라 다양한 분야에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 객체의 움직임에 따라 변화하는 모양 정보를 이용하여 동작을 표현하고 구분하기 위해 제안된 모양 변화 기술자와 모양 시퀀스의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 변화하는 객체의 모양 정보를 더 효율적으로 표현하기 위한 모양 기술자의 선택과 유사도 측정을 위해 사용되는 거리함수의 비교를 통하여 동작 정보의 표현 및 검색 효율을 높일 수 있도록 하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 더 효율적으로 동작 정보를 표현하여 검색의 성능을 높일 수 있음을 보였다.
영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.
A content-based image retrieval system using MPEG-7 is designed and implemented in this thesis. The implemented system uses existing MPEG-7 Visual Descriptors. In addition, a new descriptor for efficient retrieval of bio images is proposed and utilized in the developed content-based image retrieval system. Comparing proposed CBSD(Compact Binary Shape Descriptor) with Edge Histogram Descriptor(EHD) and Region Shape Descriptor(RSD), it shows good retrieval performance in NMRR. The proposed descriptor is robust to large modification of brightness and contrast and especially improved retrieval performance to search images with similar shapes. Also proposed system adopts distributed architecture to solve increased server overload and network delay. Updating module of client efficiently reduces downloading time for metadata. The developed system can efficiently retrieve images without causing server's overload.
본 논문에서는 캐릭터 이미지 검색에 가장 적합한 컬러와 모양 정보를 표현하는 새로운 복합 특징량을 제안한다. 제안된 방법은 YCbCr 컬러 모델에서 얻어진 Y이미지에 대해서는 회전, 이동, 크기 변화에 불변한 Zernike 모멘트를 사용하여 모양 정보를 추출하고, Cb 및 Cr 이미지로부터 DCT계수를 사용하여 색상 정보를 추출하여 캐릭터 이미지를 검색한다. 이 방법은 인간의 시각적인 특성을 잘 표현하는 방법으로서 36개의 적은 특징량으로 높은 검색효율을 나타내기 때문에 대용량 데이터베이스와 같은 웹 검색과 애니메이션 검색에 적합한 방법이다. 캐릭터 이미지 3,834개를 대상으로 실험하였으며 MPEG-7 컬러/질감, 기술자들의 성능 평가에 사용된 ANMRR(Average of Normalized Modified Retrieval Rank)과 모션/모양 기술자들의 성능 평가에 사용된 BEP(Bull's Eye Performance)를 사용하여 캐릭터 이미지 검색에서 우수한 성능을 타나냄을 실험으로 확인하였다.
영상에 포함된 객체의 형태는 내용 기반 영상검색에 있어서 중요한 정보를 가지고 있기 때문에, 이를 이용하여 영상을 검색하는 방법들이 활발히 연구되어 왔다. 그중에서도 최근에 제안된 저니키 모멘트의 위상과 크기를 이용하는 회전불변 서술자(IZMD: Invariant Zernike moment descriptor)을 이용한 영상 검색 방법은 기존의 크기 정보만을 이용한 저니키 모멘트 서술자보다 높은 영상 검색 성능을 보인다. 본 논문에서는 IZMD를 이용한 방법 보다 향상된 영상 검색 성능을 얻기 위해서 ART(Angular Radial Transform)의 크기와 위상을 이용한 회전 불변 특징 서술자(IARTD: Invariant Angular Radial Transform Descriptor)와 이를 이용해서 영상을 정합하는 방법을 제안한다. IARTD는 ART 기저함수의 특성을 이용해서 정렬된 ART 계수의 위상과 크기로 구성된 특징벡터이다. 영상의 검색은 두 IARTD의 크기차이와 위상차이의 곱을 이용하여 정의된 거리 계산 방법을 이용해서 수행한다. MPEG-7 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안하는 방법의 평균 BEP(Bull's Eye performance)는 0.5806으로서, ARTD나 IZMD를 이용한 영상 검색 결과의 평균 BEP 0.3574, 0.4234보다 우수한 검색 성능을 제공하는 것을 확인하였다.
내용을 기반으로 한 이미지 데이타 검색은 이미지로부터 자동적으로 특징값들을 추출하여 사용자가 원하는 이미지를 검색하는 방법이다. 본 논문에서는 이미지 데이타 로부터 형태적 특징과 컬러 특징을 자동적으로 추출하여 내용을 기반으로 이미지 데이타를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 필요한 일련의 이미지 처리 과정을 소개하고 추출된 특징값들을 빠르게 검색하기 위해 변형된 트라이와 R 트리를 사용한 인덱싱기법을 제안한다. 제안하는 검색 방법은 형태와 컬러에 대한 특징값들을 모두 취급하므로 보다 신뢰성 있는 검색을 할 수 있다. 또한 본 논문에서는 이를 바탕으로 구현된 이미지 데이타베이스와 약 200여개의 이미지 데이타를 대상으로한 검색 실험 결과를 보이며, 검색 결과를 통해 형태적 특징과 컬러 특징이 이미지가 데이타 검색에 미친 영향을 고찰해 본다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권12호
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pp.4513-4532
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2014
Motivated by the Weber's Law, this paper proposes an efficient and robust shape descriptor based on the perceptual stimulus model, called Weber's Law Shape Descriptor (WLSD). It is based on the theory that human perception of a pattern depends not only on the change of stimulus intensity, but also on the original stimulus intensity. Invariant to scale and rotation is the intrinsic properties of WLSD. As a global shape descriptor, WLSD has far lower computation complexity while is as discriminative as state-of-art shape descriptors. Experimental results demonstrate the strong capability of the proposed method in handling shape retrieval.
모양 기반 검색이란 실제 요소 값과 관계없이 질의 시퀀스와 유사한 모양을 갖는 시퀀스(서브시퀀스)를 데이터베이스 내에서 검색하여 내는 연산이다. 본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서의 모양 기반 검색을 위한 유연성 있는 새로운 유사 모델을 정의하고, 이 유사 모델을 지원하기 위한 인덱싱 및 질의 처리 방안을 제시한다. 제안된 유사 모델에서는 정규화, 이동 평균, 타임 워핑 등 다양한 변환을 지원한다. 특히 최종 유사 정도를 계산하기 위하여 사용되는$L_p$거리 함수론 사용자가 임의로 지정하도록 함으로써 응용에서 선호하는 유사 모델을 반영할 수 있다. 또한 이러한 모양 기반 검색을 효과적으로 지원하기 위한 압축된 서브시퀀스 트리 구조를 제안하고, 이를 기반으로 하는 효율적인 질의 처리 기법을 제시한다. 실험 결과에 의하면 제안된 기법은 진의 시퀀스와 모양이 유사한 서브시퀀스들을 사용자에 의하여 선택된 거리 함수를 사용하여 성공적으로 검색할 뿐 아니라, 순차 검색과 비교하여 거리 함수 선택에 따라 수 십배에서 수 백배까지의 성능 개선 효과를 갖는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 새로운 형태 특징값으로서 형태 correlogram을 제안하고 이를 기반으로 한 효과적인 내용기반 영삼검색(content-based image retrieval) 방법을 제시한다. 기존읜 색상 correlogram은 색상 정보에 공간적인 정보를 부여함으로써 영상검색 성능을 향상시켰다. 그러나 이 특징값은 형태 정보를 포함하고 있지 않아서 색상이 다르면서 비슷한 윤곽선 형태를 갖는 물체의 검색에는 좋은 효과를 보이지 못한다.이 문제를 해결하기 위해 예지(edge)들의 correlogram인 형태(shape) correlogram을 제안한다. 색상 correlogram이 색상들의 거리에 따른 상관관계를 나타내는데 반해 형태 correlogram은 에지 각도들의 상관관게를 나타낸다. 형태 correlogram은 gradient 축과 각도 축을 가지는 2차원 특징 벡터(feature vector)로 표현된다. 각 축은 24개 빈(bin)으로 나뉘어져서 총 576개의 원소를 가지게 된다. 또한 본 논문에서는 형태 correlogram의 데이터 크기를 줄이고, 회전에 대해 불변인 특성을 가지게 하기 위해 투영(projected) 형태 correlogram을 제안한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안한 형태 correlogram과 투영 형태 correlogram을 사용한 영상검색 방법이 기존의 방법보다 성능면에서 우수함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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