본 논문에서는 정지영상에 대해서 borda count 방법을 적용하여 MPEG-7 서술자기반 검색 결과 리스트의 조합에 대한 방법을 제한한다 대부분의 검색 엔진의 경우 MPEG극에서 정의하고 있는 서술자중 하나의 서술자만을 가지고 검색을 수행하고 있다. 이러한 경우 영상의 특성에 따라 검색 성능이 좋을 수도 있지만 그렇지 않을 수도 있다. 따라서 여러 가지 기술자들의 검색 결과를 조합하여 결과 리스트를 작성하는 방법이 요구되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 relevance feedback 알고리즘을 이용한 검색 시스템에 대하여, 여러 가지 서술자에 대한 검색 결과에 대한 결과 리스트를 borda count 방법을 이용하여 각각의 서술자에 의한 검색 결과를 조합하여 하나의 결과 리스트를 작성하는 방법을 제안한다.
영상 정보의 이용이 증가함에 따라 영상을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 영상 분할 알고리즘, 색상 특성, 질감, 그리고 영상의 형태와 위치 정보의 효율적인 결합에 근거한 영역기반 내용 검색 알고리즘을 제안한다. 색상 특징으로는 색상의 공간적인 상관관계를 잘 나타내는 HSI 색상 히스토그램을 선택하였고, 영상의 분할과 질감특성은 각각 Active control와 CWT(Complex wavelet transform)를 사용하였다. 그리고 형태와 위치 특징들은 HSI의 휘도 성분에서 불변 모멘트를 이용하여 추출하였다. 효율적인 유사도 측정을 위해 추출된 특징(색상 히스토그램, Hu 불변 모멘트, CWT)을 결합하여 정확도와 재현율을 측정하였다. www. freefoto.com에서 제공하는 DB를 사용하여 실험한 결과, 제안된 검색엔진은 94.8%의 정확도와 82.7%의 재현율을 가지며 성공적으로 영상 검색 시스템에 응용할 수 있다.
최근 다양하고 방대한 멀티미디어 데이터를 효율적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있는 멀티미디어 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 내용 기반 이미지 검색을 위해 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 에너지 값을 사용하여 이미지 데이터로부터 특징 벡터를 완전 자동으로 추출하는 방법과 이를 이용한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 웨이브렛 변환은 이미지 압축이나 신호 분석 등에서 많이 사용되며, 특히 웨이브렛 계수 값은 영상의 특성을 잘 반영하고 웨이브렛 영역에서 계산되는 예제영상(Query image)과 데이터베이스에 저장된 영상간의 유사성을 추정하는데 더 효율적이다. 영상 검색에 있어, 특징 벡터로 사용되는 표준편차와 평균 값을 에너지 값과 비교 분석하였다. 실험결과, 표준편차나 평균 값을 이용하는 것보다 에너지 값을 사용하는 것이 더 효과적이었다.
칼라 코렐로그램은 계산량이 많아지고 저장 공간이 커져서 검색하는 시간이 길어지므로 일반적으로 64*64 로 양자화 하여 사용되어지는데, 본 논문에서는 메디안 픽셀 특징에 공간정보를 이용하여 9*9 로 양자화 하였다. 기존 알고리즘의 경우 메디안 값이 중복되는 경우 중복된 값들을 정렬하여 그 중 가운데 값을 특징자 값으로 정하였으나, 제안된 알고리즘에서는 중복된 값들을 정렬하여 그 중 공간정보가 가장 작은 값을 특징자 값으로 정하였다. 그리고 코렐로그램을 적용하여 특징자 테이블을 구성하고 이를 이용하여 비교하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 테스트 하였고 그 결과 기존 알고리즘 보다 더 나은 검색성능을 나타내게 되었다.
Bu, Hee-Hyung;Kim, Nam-Chul;Lee, Bae-Ho;Kim, Sung-Ho
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.
저 수준의 특징정보를 사용하는 내용기반 검색만으로 지능형 정보검색을 위한 사용자의 개념적인 요구에 부합하는 검색결과를 제공하기 어렵다. 일반적으로 비디오 데이터에는 동영상 정보와 함께 음성, 음향 등의 오디오 정보와 폐쇄자막 등의 정보가 포함되어 있다. 지식기반 비디오 검색은 그러한 다양한 정보를 사용하여 자동색인을 수행하고 색인 데이터베이스를 구축한다. 이로써 사용자는 보다 개념적인 검색 요구에 부합하는 검색 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 비디오 내의 한국어 폐쇄자막을 이용한 지식기반 비디오 검색 시스템을 제안한다. 한국어 폐쇄자막은 형태소 분석 수준에서 자동색인되며, 색인 데이터베이스를 이용하여 키워드 질의를 통해 비디오를 검색할 수 있다. 실험에서 한국어 속기시스템으로 제작된 폐쇄자막이 포함된 뉴스비디오에 적용하여, 제안하는 방법이 사용자의 보다 의미 있는 개념적인 요구에 부합하는 검색 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
최근 멀티미디어 정보 시스템의 발전으로 저차원적 내용 기반 이미지 색인$\cdot$검색 방법에서 의미론적 개념기반 색인$\cdot$검색에 대한 연구로 바뀌어져가고 있다. 본 논문에서는 주석기반 이미지 검색에서 개념적 이질성을 극복하기 위해 온톨로지 이론의 적용에 대하여 분석하며, 또한 개념적 이질성 극복방안에 따른 온톨로지 적용 시 발생하는 문제점을 해결하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 시각데이터에서 개념적 이질성을 극복하기 위해 새로운 도메인 온톨로지를 도입하고 온톨로지 적용 시 문제점들을 해결한다. 실험 결과, 기존의 대형 온톨로지의 하나인 WordNet을 사용한 것보다 단어들 간의 의미적 거리가 상당히 가까워짐에 따라 개념적 이질성을 극복할 수 있었다. 또한 도메인 온톨로지를 적용하여 주석기반 이미지 검색 시 대형 온톨로지가 가지고 있던 문제점을 해소하여 좀더 의미적 이미지 검색이 가능함을 보이고 있다.
본 논문에서는 과학기술정보의 관리에 필요한 여러 기능을 포함하는 GUI 기반의 검색 데이터베이스 관리 도구(K-Manager)를 제안한다. 일반적으로, 웹 기반의 과학기술정보 서비스를 위해서는 검색 데이터베이스의 구성이 필수적이나, 검색 데이터베이스의 관리 기능이 관계형 데이터베이스와 같은 기능을 모두 지원하지 않을 뿐 만 아니라 TOAD나 GOLDEN과 같은 데이터베이스 관리 도구를 지원하지 않기 때문에, 콘텐츠 관리자나 시스템 관리자가 손쉽게 정보를 처리하기가 어려운 실정이다. 이 도구에는 과학기술정보를 관리하는 콘텐츠 관리자가 필요한 기능과 검색 데이터베이스를 관리하는 시스템 관리자가 필요한 기능이 GUI 기반으로 통합 구성되어 있어 콘텐츠 관리자가 원하는 데이터베이스에 접근하여 각종 데이터 작업을 수행할 수 있고, 데이터베이스 관리자가 데이터베이스의 관리도 수행할 수 있다. 특히 K-Manager는 대용량 과학기술정보의 빠르고 정확한 검색 서비스와 안정적인 관리를 위해 구성된, 분산 검색 데이터베이스에 저장된 정보를 처리하는데 효과적이다. 본 관리 도구는 크게 콘텐츠 관리기와 데이터베이스 관리기로 그 기능을 분류할 수 있으며, 국내 최대 과학기술 포털사이트인 Yeskisti의 콘텐츠 및 데이터베이스 관리를 그 기본 모델로 하였다.
토양수분은 지구복사에너지평형과 물순환에 영향을 미치는 중요한 인자이므로, 수문학 연구에 있어서 토양수분의 함량을 파악하는 것은 매우 중요하다. 현재 수동형 마이크로파 위성의 토양수분 자료는 10~36 km의 저해상도로서 국지규모의 수문분석에 사용하기에는 어려움이 있다. 또한 현장관측 토양수분자료는 지점 자료이므로 공간연속성을 보장하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-1의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 우리나라 농지에서 10 m 해상도의 토양수분 산출 가능성을 살펴보았다. 2015-2017년 4월부터 10월까지 5개의 토양수분 지상관측지점을 대상으로, Sentinel-1 후방산란을 이용하여 선형회귀와 SVR(support vector regression) 방법으로 토양수분 산출을 수행하였다. 편파에 따라 후방산란계수의 토양수분에 대한 민감도가 다르지만, 산출정확도는 VV 편파와 VH 편파가 유사하였다. 토양수분은 식물계절학(phenology)보다는 수문기상과 지면특성에 보다 더 영향을 받기 때문에 토양수분 산출에 있어 특별한 계절성은 발견되지 않았다. 대체로 입사각이 작을수록 후방산란과 토양수분간의 관계 패턴이 더 뚜렷하게 나타났으며, 또한 지면에 수분이 충분히 고르게 분포하는 경우 표면 간섭이 줄어들어(시간적으로는 강수시, 공간적으로는 논에서) 산출정확도가 상대적으로 높게 나타났다. 전체적으로 RMSE(root mean square error) 6.5% 정도의 오차를 보였으나, 향후 지면 거칠기, 지형, 토성 등 다양한 지면 변수의 영향을 반영한다면 보다 더 정확도 높은 토양수분을 산출할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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