• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.669-672
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• 2001

We propose an efficient algorithm for an interactive content-based image retrieval using relevance feedback. In the proposed algorithm, a new query feature vector first is yielded from the average feature vector of the relevant images that is fed back from the result images of the previous retrieval. Each component weight of a feature vector is computed from an inverse of standard deviation for each component of the relevant images. The updated feature vector of the query and the component weights are used in the iterative retrieval process. In addition, the irrelevant images are excluded from object images in the next iteration to obtain additional performance improvement. In order to evaluate the retrieval performance of the proposed method, we experiment for three image databases, that is, Corel, Vistex, and Ultra databases. We have chosen wavelet moments, BDIP and BVLC, and MFS as features representing the visual content of an image. The experimental results show that the proposed method yields large precision improvement.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.541-544
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• 2003

This paper proposes a new color feature and a corresponding distance measure for content-based retrieval of design images such as trade marks, pattens, logos, textile images, and icons. Simulation results with textile images show that the proposed method outperforms the traditional color-based retrieval methods which was originally proposed fer content-based retrieval of natural images.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2031-2041
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• 1999

본 논문에서는 비정형, 대용량의 비디오데이터의 특징기반 검색과 주석기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의를 지원하는 통합비디오정보시스템(Hybrid Video Information System : HVIS)을 제안한다. HVIS는 메타데이터 모델링을 위해 한편의 비디오를 비디오 다큐먼트, 시퀸스, 장면, 객체로 나누고 물리적인 비디오스트림을 위한 원시데이터계층(raw_data layer)과 주석기반 검색, 특징기반 검색, 유사성 검색을 지원하기 위한 메타데이터계층(meta_data layer)의 두 개의 계층을 가진 통합 계층지향 메타데이터모델(Two layered Hybrid Object-oriented Metadata Model : THOMM)과 이 모델을 기반으로 주석기반 질의, 특징기반 질의, 유사질의가 가능한 비디오질의언어 (Video Query Language)와 질의를 처리하기 위한 비디오질의처리기 (Video Query Processor : VQP)와 질의처리알고리즘을 제안한다. 특히 유사한 장면, 객체를 찾는 유사질의시 사용자의 관심을 고려한 유사성 정도를 나타내는 식을 제시한다. 제안된 시스템은 Visual C++, ActiveX와 ORACLE를 이용하여 구현되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9C호
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• pp.949-954
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• 2005

From the 90's, the image information retrieval methods have been on progress. As good examples of the methods, Conventional histogram method and merged-color histogram method were introduced. Dey could get good result in image retrieval. However, Conventional histogram method has disadvantages if the histogram is shifted as a result of intensity change. Merged-color histogram, also, causes more process so, it needs more time to retrieve images. In this paper, we propose an improved new method using Adaptive Color Histogram(ACH) in image retrieval. The proposed method has been tested and verified through a number of simulations using hundreds of images in a database. The simulation results have quickly yielded the highly accurate candidate images in comparison to other retrieval methods. We show that ACH's can give superior results to color histograms for image retrieval.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.113-120
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• 2004

본 논문은 내용 기반 검색 기법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 영상 검색 알고리즘을 제안하였다. 먼저, MPEG 비디오의 key frame을 입력 영상으로 하여 Gaussian edge detector를 이용하여 객체를 추출하고, 그에 따른 객체 특징들, location feature distributed dimension feature와 invariant moments feature를 추출하였다. 다음, 제안하는 HAQ (Histogram Analysis and Quantization) 알고리즘으로 characteristic color feature를 추출하였다. 마지막으로 key frame이 아닌 shot frame을 질의영상으로 하여 제안된 matching 기법에 따라 4가지 특징들의 단계별 검색을 수행하였다. 본 논문의 목적은 사용자가 요구하는 장면이 속한 비디오의 shot 경계 내의 key frame을 검색하는 새로운 내용 기반 검색 알고리즘을 제안함에 있다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 10개의 뮤직비디오, 836개의 시험 영상으로 실험한 결과, 효과적인 검색 효율을 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권7호
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• pp.60-69
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• 1996

To retrieve complex data such as images in multimedia information, we need the content-based retrieval methods based on the visual properties rather than keywords. In this paper, a contrent-based image retrieval system is desinged and implemented to retrieve images using the features of images such as colors, lines and intensity vetor features when a visual query inputs. The contents for image retrievals are the color features extracted from the color component of 16 blocks of the image, th eline features extracted form 4 lines in the image and the shape features extracted from the intensity vectors of the 16 blocks. We can either use a whole image or a sketch image for query. As the experimental results demonstrate the precision 91% the recall 33% and the average rank 3.1 the retrieval performance is found to be high. The experimental results indicate that the retrieval using the weighted features have led to substantial improvement in the percision and performance of system.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제13권2호
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• pp.45-52
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• 2014

This paper proposes an efficient photo retrieval system that automatically indexes for searching of relevant images, using a combination of geo-coded information, direction/location of image capture device and content-based visual features. A photo image is labeled with its GPS (Global Positioning System) coordinates and direction of the camera view at the moment of capture, and the label leads to generate a geo-spatial index with three core elements of latitude, longitude and viewing direction. Then, content-based visual features are extracted and combined with the geo-spatial information, for indexing and retrieving the photo images. For user's querying process, the proposed method adopts two steps as a progressive approach, filtering the relevant subset prior to use a content-based ranking function. To evaluate the performance of the proposed scheme, we assess the simulation performance in terms of average precision and F-score, using a natural photo collection. Comparing the proposed approach to retrieve using only visual features, an improvement of 20.8% was observed. The experimental results show that the proposed method exhibited a significant enhancement of around 7.2% in retrieval effectiveness, compared to previous work. These results reveal that a combination of context and content analysis is markedly more efficient and meaningful that using only visual feature for image search.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1083-1087
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• 2005

As development of digital technology, many kinds of multimedia data are used variously and requirements for effective use by user are increasing. In order to transfer information fast and precisely what user wants, effective retrieval method is required. As existing multimedia data are impossible to apply the MPEG-1, MPEG-2 and MPEG-4 technologies which are aimed at compression, store and transmission. So MPEG-7 is introduced as a new technology for effective management and retrieval of multimedia data. In this paper, we extract content-based features using color descriptor among the MPEG-7 standardization visual descriptor, and reduce feature data applying PCA(Principal Components Analysis) technique. We model the cerebral cortex and hippocampal neural network in engineering domain, and team content-based feature vectors fast and apply the hippocampal neural network algorithm to compose of optimized feature. And then we present fast and precise retrieval effect when indexing and retrieving.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.9-15
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• 2000

본 논문에서는 영상 데이터 베이스의 색인화를 위해 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제시하였다. 일반적으로 색상 특징을 이용한 검색방법은 영상내 객체의 모양에 대한 공간 정보 특성을 고려하지 않으므로 검색 효율이 저하되었다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징과 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.85-90
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• 2006

본 논문에서는 빠르고 안정적이면서도 높은 검색 성공률을 보장하는 내용기반 음악 정보 검색 시스템을 구축하였다. 시스템 질의 구간이나 질의 길이에 따른 시스템 불안정성 문제를 해결할 수 있는 DB 구축 방법인 MFC기법과 각 Superclass별로 특징 벡터의 차수를 차등 적용하여 시스템의 검색 속도를 향상시킬 수 있는 기법을 적용하였다. Superclass를 적용한 시스템은 SuperClass를 적용하지 않은 시스템과의 검색 성공률, 검색 속도 그리고 검색 Precision 비교 실험에서 대등한 성능을 유지하면서 검색 속도를 $20\%\~40\%$ 향상시켰다.