대화형 감성기반 칼라영상 검색

Interactive emotion-based color image retrieval

영상으로부터 여러 가지 내용을 추출하여 검색에 사용함으로써 내용기반 영상검색에서 검색의 정확도를 높이고 있다. 내용기반 영상검색 방법은 영상 검색을 위하여 물리적 속성을 이용한다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 물리적인 속성 또는 이들의 공간적인 배치등의 내용을 상당부분 알아야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 그러므로, 이방법은 사용자의 의도를 반영하는데 제약이 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 의도를 반영하는 감성기반 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 사용자의 의도를 추정하기위해 relevance feedback을 이용한다는 점에 있어 기존의 내용기반 영상 검색 방법과 다르고, 제안된 시스템은 내용기반 영상검색 방법에 기반하고 있으므로 기존의 내용기반 검색방법과 통합이 용이하다. 속성들과 유사도측도들은 MPEG-7 칼라 기술자를 사용하였다. 벽지 영상을 이용하여 이같은 실험을 행하였고, 감성형용사들을 적용하여 DB에 저장된 벽지 영상들을 대상으로 검색한 결과 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

Variable contents are extracted and used to improve the correctness of the retrieval in the content-based in age retrieval. This way use the physical feature for the retrieval. In this way of retrieval, the user has to know the basic physical features and spatial relationship of target images that he wants to retrieve. There are some restriction to reflect the user's intend. We need the retrieval system that reflect the user's intend. In this paper, we propose an emotion-based retrieval system. It is different from past emotion based image retrieval in point of view that it uses relevance feedback to estimate the users intend and it is easily combined with past content-based image retrieval system. The features and similarity measures are adopted from MPEG-7 color descriptors which are proper retrieval of large multimedia databases. We use wallpaper images for the experiment. The result shows that the system get successful result.