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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제33권 제4호
발행연도
2006.8
수록면
372 - 383 (12page)

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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 n차원 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 영상 간의 거리와 양방향 신뢰구간을 이용하여 특성 가중치를 조정한다. 이 때 각 특성의 거리 계산 방법에 대해서는 제한을 두지 않는다. 또한 각 특성의 표현에 있어서도 고정적인 크기 뿐만이 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.
#내용 기반 영상 검색 #적합성 피드백 #특성 가중치 조정 #모양 특성 #content-based image retrieval #relevance feedback #feature re-weighting #shape features

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. Research Background
3. Proposed Feature Re-weighting Approach
4. Experimentation
5. Conclusion
References
저자소개

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
, 1998. , Relevance Feedback : A Power Tool for Interactive Content-Based Image Retrieval 8 (5) : 644 ~ 655 google schola , 1999. , Query Reformulation for Content Based Multimedia Retrieval in MARS google schola , 2002 , A Feature Re-weighting Approach for Relevance Feedback in Image Retrieval : 581 ~ 584 google schola , 2002. , An Image Retrieval System with Automatic Query Modification 4 (2) : 201 ~ 214 google schola , 1998. , MindReader: Querying Databases Through Multiple Examples : 218 ~ 227 google schola

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