• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
• /
• pp.894-897
• /
• 2000

In this paper, we present a content-based image retrieval method that is less sensitive to some rotations and translations of an image by using the fuzzy region segmentation. The algorithm retrieves similar images from a database using the two features of color and color spatial information. To index images, we use the average coordinates of color distribution to obtain the spatial information of each segmented region. Furthermore, we also propose the alternative to the ripple phenomenon, which is occurred in the conventional fuzzy region segmentation algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
• /
• pp.355-358
• /
• 2011

본 논문에서는 이미지에서 사용자가 관심을 갖는 영역(ROI)의 내용을 나타내는 특성값과 영역의 위치를 함께 고려하여 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 검색 대상 이미지를 일정 크기의 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 가장 근접하는 특성을 가진 블록을 선택한다. 블록의 특성값은 MPEG-7의 도미넌트 컬러 기술자를 사용한다. 사용자가 선택한 블록의 특성값과 함께 블록의 위치를 측정한 후, 검색 대상 이미지의 블록들의 특성값 및 위치와 비교하여 유사도를 측정한다. 본 논문에서는 실험결과 제안한 방법이 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 다중 ROI의 내용과 위치를 함께 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 정보관리학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.187-208
• /
• 2004

이 연구에서는 심미적 인상을 이미지 검색의 고수준 자질로 이용하였다. '심미적'이라는 용어는 심리학, 예술, 문학 등에서 연구되어 왔다. 이 용어는 시각적 지각과 감정의 무의식적이고 즉각적인 측면을 의미한다. 심미적 인상과 관련된 문헌 연구를 통해 4 가지 종류의 심미적 인상을 조작적으로 정의하였다: 강한 인상, 부드러운 인상, 중후한 인상, 세련된 인상. 66개의 회화 이미지 파일을 1,000개의 회화 이미지 중에서 무작위로 추출하였으며 시지각 색상 모형을 이용하여 이 이미지 파일들로부터 저수준 색상 자질을 추출하였다. 이미지의 고수준 자질인 4가지 종류의 심미적 인상은 4명의 평가자가 리커트 7점 척도로 평가한 것을 평균내었다. 검색 실험에서 2명의 피험자는 심미적 인상이나 주제어에 대한 예제 이미지 질의를 이용해서 이미지 검색을 수행하였다. 피험자들은 심미적 인상 기반 이미지 검색 시스템에 대해서 보통 정도의 수준으로 만족했다. 그리고 색상 자질과 심미적 인상 자질을 모두 이용한 이미지 검색의 R-정확률이 색상 자질만을 이용한 이미지 검색의 R-정확률보다 높았다. 그러나 이 연구결과의 일반화를 위해서는 큰 실험 집단을 대상으로 보다 많은 검색 질의를 통한 추후 연구들이 필요할 것으로 생각된다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제8B권5호
• /
• pp.515-522
• /
• 2001

특징정보를 기반으로 한 유사화상 검색은 화상 데이터베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 화상 데이터의 특징정보를 각 화상을 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기조직화 맵기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기조직화 맵은 학습을 통하여 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑함으로서 위상 특징맵을 생성한다. 위상 특징맵은 입력 데이터의 특징공간의 상호간의 유사성을 가지고 있으며, 각 노드는 노드벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사화상이 분류된다. 이러한 자기조직화 맴에 의한 유사화상 분류결과에 대한 k-NN 탐색을 구현하기 위한여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제화상으로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사화상 검색에 유효한 결과를 얻을 수 있었다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제33권4호
• /
• pp.372-383
• /
• 2006

이미지 데이타베이스 분야에 대한 다양한 기법들 가운데, 내용 기반 영상 검색 기법 (Content Based Image Retrieval)은 대용량의 영상을 효율적으로 검색하고 탐색할 수 있도록 한다. 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템은 사용자가 입력한 질의 이미지에서 낮은 레벨의 특성 (low-level feature)을 추출하고 그에 기반하여 데이타베이스로부터 유사한 영상을 검색한다. 하지만 컴퓨터에서 사용하는 낮은 레벨의 특성은 실제 인간이 영상을 인식하는 방법과 다르게 영상을 인식한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 각 특성에 대한 가중치를 적합성 피드백 (relevance feedback)을 통하여 재조정하는 기법이 개발되었다. 기존의 특성 가중치 조정 (feature re-weighting) 기법은 모든 영상에 대하여 특성은 항상 고정된 길이의 벡터 데이타로 표현된다고 가정한다, 이러한 가정을 전제로 하여 기존의 기법은 특성 표현 (feature representation)의 각 부분을 n 차원 공간의 각 축에 할당한다. 하지만 특성 표현 기법의 발전에 따라 가변적인 길이의 벡터로 표현되는 특성이 출현하였으며 이로 인하여 기존의 제한된 길이의 벡터로 표현되는 특성 표현에 기반한 특성 가중치 조정 기법의 유효성은 감소하게 되었다. 본 논문에서는 가변적인 크기의 벡터로 표현되는 특성에 대해서도 특성 가중치를 효과적으로 조정할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 특성에 기반하여 계산된 질의 영상과 데이타베이스 내부의 영상간의 거리와 양방향 신뢰구간을 이용하여 특성 가중치를 조정한다. 이 때 각 특성의 거리 계산 방법에 대해서는 제한을 두지 않는다. 또한 각 특성의 표현에 있어서도 고정적인 크기뿐만이 아니라 가변적인 크기의 데이타 역시 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 기법의 유효성을 입증하였으며, 다른 연구 결과와의 비교를 통하여 제안한 기법의 성능이 보다 우수함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권12호
• /
• pp.1786-1797
• /
• 2010

Automatic understanding of contents in document image is a very hard problem due to involvement with mathematically challenging problems originated mainly from the over-determined system induced by document segmentation process. In both academic and industrial areas, there have been incessant and various efforts to improve core parts of content retrieval technologies by the means of separating out segmentation related issues using semi-structured document, e.g., invoice,. In this paper we proposed classification models for text lines on invoice document in which text lines were clustered into the five categories in accordance with their contents: purchase order header, invoice header, summary header, surcharge header, purchase items. Our investigation was concentrated on the performance of machine learning based models in aspect of linear-discriminant-analysis (LDA) and non-LDA (logic based). In the group of LDA, na$\"{\i}$ve baysian, k-nearest neighbor, and SVM were used, in the group of non LDA, decision tree, random forest, and boost were used. We described the details of feature vector construction and the selection processes of the model and the parameter including training and validation. We also presented the experimental results of comparison on training/classification error levels for the models employed.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.305-311
• /
• 2010

Most recent web search engines perform effective keyword-based multimedia contents retrieval by investigating keywords associated with multimedia contents on the Web and comparing them with query keywords. On the other hand, most music and compilation albums provide professional artwork as cover art that will be displayed when the music is played. If the cover art is not available, then the music player just displays some dummy or random images, but this has been a source of dissatisfaction. In this paper, in order to automatically create cover art that is matched with music contents, we propose a music album cover art creation scheme based on music contents analysis and result synthesis. We first (i) analyze music contents and their lyrics and extract representative keywords, (ii) expand the keywords using WordNet and generate various queries, (iii) retrieve related images from the Web using those queries, and finally (iv) synthesize them according to the user preference for album cover art. To show the effectiveness of our scheme, we developed a prototype system and reported some results.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제7권6호
• /
• pp.661-683
• /
• 2001

오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이타베이스에 대한 효율적인 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 그리고 초고속 정보통신망과 디지털 기술의 발전은 비디오 데이타를 통신 및 컴퓨터와 결합하여 새로운 멀티미디어로 발전하고 있으며, 인터넷 방송, 주문형 비디오(VOD) 등에 크게 활용하고 있다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 비디오를 검색하기 위해 비디오의 정확한 특징정보를 추출하여 비디어 데이타베이스를 구축하여야 한다. 비디오 데이타베이스는 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 비디오 데이타베이스에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적할 수 있는 내용기반 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 제시하였다. 그리고 제안된 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 사용하여 새로운 인터넷 방송 프로그램 컨텐츠 제작에 활용할 수 있는 비디오 데이타베이스를 구현하였다. 이를 위해 비디오 분할과 대표키 프레임 추출 시 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보의 상호관계를 기반으로 하여 비디오 데이타의 특징정보를 추출하고, 검색할 수 있도록 주석기반 검색과 내용기반 검색을 통합한 비디오 인덱싱 방법을 제시하였다. 통합된 비디오 인덱싱 방법은 비디오의 하위 레벨에 표현된 내용기반 메타데이타 유형과 비디오의 특징정보 추출이 어려운 상위 레벨에 표현된 주석기반 메타데이타 유형을 동시에 이용하므로 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 비디오 데이타베이스는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적하여 데이타베이스를 구축하므로 정확한 인터넷 방송 컨텐츠 정보의 축적관리와 구축작업의 효율화가 가능하며, 또한 인터넷 방송 컨텐츠 제작 시 정보공유 및 재이용이 가능하므로 새로운 컨텐츠 제작의 효율성을 높일 수 있다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신설비학회 2004년도 하계학술대회
• /
• pp.81-85
• /
• 2004

내용기반 질의법 (Content-based Query Method)은 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 고유의 특성을 검색의 단서로 하여 질의하는 방법이다. 따라서 이러한 내용 기반의 디지털 오디오 콘텐츠 시스템은 유저가 데이터베이스 내에서 찾고자 하는 오디오 관련 정보의 질의 방법으로써 그 노래의 멜로디 정보를 입력함으로써 이루어지게 된다. 본 논문에서는 가수명이나 노래 제목, 혹은 가사의 일부 등 기존의 음악 검색에 필수적인 텍스트 정보인 키워드를 전혀 모르는 상태에서, 휴대폰이나 컴퓨터의 마이크를 통해 자신이 기억하고 있는 노래의 일부분을 흥얼거리는 것만으로, 각종 오디오 정보를 손쉽게 찾아주는 내용기반 질의법을 이용한 디지털오디오 검색시스템 (MuseFinder)을 소개한다. 또한 실제 유저의 편이성을 고려한 GUI에 기초한 고성능의 검색시스템을 구현하는데 있어 주요 이슈와 고려사항에 대해서 살펴보고 그 해결 방법을 제안한다.