• 제목/요약/키워드: content- based retrieval

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내용기반 영상검색을 위한 형태정보추출 (Shape Feature Extraction for Content-Based Image Retrieval)

  • 곽성희;김호성
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.503-505
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    • 1998
  • 효율적인 영상 검색 시스템을 구축하기 위하여 칼라, 형태, 질감등과 같은 특징을 추출하여 검색하는 방법들이 연구되어 지고 있다. 이 중 기존의 형태 정보를 이용한 방법은 적용 대상을 국한하여 연구되거나 특징 추출을 위한 계산의 복잡성에 비해 좋은 효과를 보이지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 다양한 영상에 적용할 수 있는 특징을 추출하고자 통계적인 방법중의 하나인 히스토그램을 이용하고자 한다. 히스토그램을 이용한 방법은 계산이 용이할 뿐 아니라 검색 결과면에서도 높은 효율을 보이고 있다. 영상으로부터 추출한 선분을 각도에 따라 18개의 빈으로 양자화 하여 각 빈에 속한 선분들의 길이의 합을 이용하여 비교하는 각도 히스토그램(angular histogram), 그리고 선분들이 공간 분포에 대한 정보를 얻기 위하여 각도 히스토그램에서 각 빈에 속한 선분들의 대표 좌표들의 1차, 2차, 3차 모멘트를 구하여 사용하는 방법과 특정 각도를 가진 선분들 사이의 거리를 이용한 각도 Correlogram을 제안한다.

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다차원 색인구조를 이용한 내용 기반 음악 정보 검색 기법 (A Content-based Music Information Retrieval Mechanism Using Multidimensional Indexing Structure)

  • 김소영;김유성
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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    • pp.142-144
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    • 2000
  • 오늘날, 컴퓨터 하드웨어와 네트워크의 발달로 인하여, 사용자의 멀티미디어 정보 검색 시스템에 대한 요구들이 높아져가고 있다. 이러한 멀티미디어 정보 검색 시스템에서 멀티미디어 정보는 그 해당 데이터의 고유한 성질에 알맞은 특징 정보로써 표현되며, 각각의 특징 정보를 이용하여 해당 멀티미디어 정보 검색을 위한 색인을 구성하고 사용자의 질의에 대해 검색을 수행하게 된다. 그러나 이미지나 비디오 등의 다른 멀티미디어 정보 검색에 비해, 음악 정보에 대한 검색은 아직 연구가 미비한 상태이므로 본 논문에서는 음악 정보로부터 추출된 특징 정보를 이용하여 음악정보의 다차원 색인을 구축함으로써, 사용자의 음악 질의에 대해서 보다 나은 기능들과 효율을 가지도록 내용 기반 음악 정보 검색 수행을 지원하는 정보 검색 기법을 제안한다.

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JDBC를 이용한 내용 기반 이미지 검색 시스템 (Content-based Image Retrieval System Using JDBC)

  • 이상열;안병규;조세홍;황병곤
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2000년도 추계공동학술대회논문집
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    • pp.441-446
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    • 2000
  • 본 논문은 웹 상에서 이미지검색 시스템을 구현하는데 검색방법은 영상의 영역과 넓이를 이용한 체인 코드에 기반 하여 복잡도와 영역 색상 정보를 이용하였고, 클라이언트와 서버간의 데이터베이스 연결은 JDBC를 이용하였다. 기존의 검색할 때마다 프로세스가 필요한 CGI를 이용한 방법보다 더 효율적이었다 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB신호를 256칼라로 양자화 하였다. 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제시하였다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징 과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.

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컬러 히스토그램과 엔트로피를 이용한 동영상 컷 검출 (Cut Detection of Video Data Using Color Histogram and Entropy)

  • 송현석;안강식;안명석;조석제
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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    • pp.265-268
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    • 2001
  • 내용에 기반한 동영상 검색에서, 대표 프레임을 자주 이용하는데, 이를 위해 우선적으로 동영상의 장면변화를 검출하는 기술이 필요하다. 일반적으로 컬러 히스토그램 비교방법이 많이 쓰이나, 급격한 조명변화에 민감하고 컬러 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장면전환을 놓칠 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 컬러 히스토그램 비교방법과 엔트로피를 복합적으로 이용하여 조명변화에 의해 장면전환이 잘못 검출되는 것을 막을 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법은 컬러 히스토그램 비교방법보다 조명변화에 보다 감격함을 확인할 수 있었다.

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내용기반 검색을 위한 분할된 영상객체간 유사도 판별 (Computing Similarities between Segmented Objects in the image for Content-Based Retrieval)

  • 유헌우;장동식
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.358-360
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    • 2001
  • 본 논문에서는 내용기반 영상검색중 객체기반검색 방법에 대해 다룬다. 먼저 색상과 질감정보가 동일한 영역을 VQ알고리즘을 이용해 군집화 함으로써 동일한 영역을 추출하는 새로운 영상분할기법을 제안하고, 분할 후에 분할에 사용된 색상과 질감정보, 객체간의 위치정보와 영역크기정보를 가지고 객체간 유사도를 판별하여 영상을 검색한다. 이 때 사용되는 색상의 범위의 몇 개의 주요한 색상으로 표시하기 위해 색상테이블을 사용하고 인간의 인지도에 의해 다시 그룹화 함으로써 계산량과 데이터저장의 효율성을 높인다. 영상검색시에는 질의 영상의 관심객체와 비교대상이 되는 데이터베이스 영상의 여러 객체와의 유사성을 판단하여 영상간의 유사도를 계산하는 일대다 매칭 방법(One Object to Multi Objects Matching)과 질의 영상의 여러 객체와 데이터베이스영상의 여러 객체간의 유사도를 판단하는 다대다 매칭 방법(Multi Objects to Multi Objects Matching)을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 고속검색을 실현하기 위해 주요한 색상값을 키(key)색인화 해서 일치가능성이 없는 영상들은 1차적으로 제거함으로써 검색시간을 줄일 수 있도록 했다.

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TIP-인덱싱 기법과 오디오 화일의 특징계수를 이용한 내용기반 음악 검색 (Content-based Music Retrieval using TIP-indexing Techniques and Features of Audio files)

  • 김영인
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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    • pp.201-204
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    • 2006
  • 최근에 내용기반 음악 정보 검색시스템과 관련하여 많은 연구들이 수행되고 있다. 이러한 노력의 결과로 자연스러운 음악 정보 검색을 위한 오디오 데이터를 이용한 내용기반 검색 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이러한 시스템에서는 대량의 음악특징 계수를 검색에 사용하고 있다. 하지만, 대량의 연속된 특징 계수를 저장 및 검색하는 방법으로 제안된 TIP-인덱스 화일을 이용한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 연속 특징 계수를 효율적으로 인덱싱하는 기법의 하나인 TIP-인덱스 화일을 이용한 음악정보 검색 방법을 제안하고, 다양한 장르의 음악 오디오 화일에서 특징 계수를 추출하여 TIP-인덱스를 구축하여 실험하였으며, 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 음악 정보 검색에서 좋은 성능을 보일 수 있음을 제시하였다.

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칼라 공간과 형태 정보를 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템의 설계 및 구현 (Daign and Implementation of Content-based Image Retrieval system using Color Spatial and Shape Information)

  • 반종오;강문주;최형진
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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    • pp.613-615
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    • 2002
  • 최근 디지털 이미지 사용이 급속도로 증가함에 있어 자동적인 이미지 데이터 색인과 검색에 관한 연구가 증가하고 있는 추세이나 특정한 분야에 속하지 않은 일반 이미지를 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다. 내용기반 이미지 검색은 대량의 일반 이미지 집합에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾아내는 시스템이며 이에 본 논문에서는 이미지의 색상과 형태의 특징 정보들을 추출하여 자동으로 색인하고 검색하는 새로운 시스템을 제안하였다. 특징 추출은 인간의 이미지 인식 과정에 기반하여 전체적인 정보와 세부적인 정보로 구분하여 수행하는 새로운 기법을 사용하였고 추출된 특징 정보들은 전역 칼라, 부분 영역 칼라, 전역 형태, 부분 영역 형태 정보로 구분되어 데이터베이스에 저장하였으며 유사도 검색 시에는 사용자가 검색 목적에 알맞은 가중치를 적용하여 이미지를 검색하도록 하였다.

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Extended Temporal Ordinal Measurement Using Spatially Normalized Mean for Video Copy Detection

  • Lee, Heung-Kyu;Kim, June
    • ETRI Journal
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    • 제32권3호
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    • pp.490-492
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    • 2010
  • This letter proposes a robust feature extraction method using a spatially normalized mean for temporal ordinal measurement. Before computing a rank matrix from the mean values of non-overlapped blocks, each block mean is normalized so that it obeys the invariance property against linear additive and subtractive noise effects and is insensitive against multiplied and divided noise effects. Then, the temporal ordinal measures of spatially normalized mean values are computed for the feature matching. The performance of the proposed method showed about 95% accuracy in both precision and recall rates on various distortion environments, which represents the 2.7% higher performance on average compared to the temporal ordinal measurement.

색상 및 형태 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색 (Content-based image retrieval using color and shape information)

  • 김현술;박호연;박상희
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.3154-3156
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    • 2000
  • 본 논문에서는 HSV 공간에서의 색상 히스토그램을 이용하여 분할을 수행하여 얻어진 색상 정보와 영상의 에지를 추출한 후 각각의 에지 포인트에 대한 기울기를 히스토그램으로 만들어서 얻어지는 형태 정보를 이용하여 색상 영상 데이터베이스 상에서 영상 검색을 수행할 수 있는 방법을 제시한다. 트레이드마크 영상 데이터베이스에 대해 영상 검색을 수행하여 기존의 영상 검색 방법과의 비교를 통하여 제안한 방법의 우수함을 보이고 일반 영상 데이터베이스의 검색에도 우수하게 적용 가능함을 제시하고자 한다.

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특징 정보를 이용한 다단계 내용기반 영상 검색 기법 (Multi-Level Content-Based Image Retrieval Technique Using Feature Information)

  • 김봉기;오해석
    • 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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    • 한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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    • pp.395-405
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    • 1998
  • 최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 1단계에서는 색상 정보론 얻기 위해서는 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장해서 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 얻기 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.

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