Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.30-32
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1999
내용 기반 이미지 데이터베이스의 검색을 위해서 low-level 특징에 기반한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 웨이브릿 변환에 기반한 색상과 질감 특징을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 다양한 색상 정보로부터 추출한 인덱스 키와 웨이브릿 변환에 의해 추출한 질감 특징을 통계적 확률 분석 방법에 적용시킨 검색 시스템이다. 이러한 색상과 질감에 대한 효과적인 조합으로 보다 효율적이고 정확성 높은 결과를 도출함을 실험을 통하여 제시한다.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.32
no.2
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pp.169-187
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1998
The purpose of the study is to identify what terms are used, how they are categorized, and what they are related each others to search image files. Data collection was conducted through 5 photographies using 22 participants. The study shows that used terms were affected by image contents and size, and pre-iconography, iconology, time, geographical location, and relationship were important for image attributes.
멀티미디어 정보 검색 응용에 있어서 관련성 있는 멀티미디어 문서를 검색하기 위해 이미지에 대한 내용-본위 검색이 필수적이다. 이를위하여 본 논문에서는 이미지를 몇 개의 인식 가능한 심볼 즉, 아이콘으로 표현하고, 주어진 문서를 대표하는 값으로 받아들여 색인을 한다. 사용자가 이미지에 대한 내용-본위 검색을 요구하면 질의에 있는 이미지를 아이콘으로 변환한후, 접근 깁버을 통하여 원하는 이미지를 검색한다. 이를 위하여 본 논문에서는 방향관계 연산자와 위치관계 연산자를 합성하여 새로운 공간 매치 표현 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지 내의 아이콘들간의 관계성을 보다 정확하게 표현하며 순위 부여가 가능한 새로운 공간관계 표현기법이다. 아울러 본 연구에서 제안한 방법을 기존의 9DLT 방법 및 SMR 방법과 검색효율면에서 성능 비교를 수행한다. 마지막으로 성능 실험을 통하여 제안한방버이 기존의 9DLT 및 SMR 방법에 비해 정확률 측면에서 약 0.1 재현율 측면에서 약 0.2만큼 우수함을 보인다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.4
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pp.720-732
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1996
Spatial match retrieval methods for iconic image databases recognize an image document as several icon symbols. Therefore the iconic symbols are used as primary keys to index the image document. When a user requires content-based retrieval ofimages, a spatial match retrieval method converts a query image into iconic symbols and then retrieves relevant images by accessing stored images. In order to support content-based image retrieval efficiently, we, in this paper, propose spatial match retrieval methods using signatures for iconic image databases. For this, we design new index representations of two-dimensional iconic images and explain implemented system.. In addition, we compare the conventional 9-DLT and our two-dimensional image retrieval method in terms of retrieval precision and recall ratio. We show that our method is more efficient than the conventional method.
Nowadays, as the quantity of multimedia information increases rapidly, an efficient management for multimedia has become more important. In this paper, to index and search multimedia contents efficiently, we designed the algorithm searching specific image and saving the extracted image using the semantic information extraction scheme based on contents and it is one of the schemes to indexing and searching of video data. After extracting the RGB information from input image, while all frames of video is inspected sequentially, the specific image is saved through referring to the position and distribution of contents from the collection scheme of RGB range. In case of using the proposed image extraction algorithm, because only saved video is searched instead of the whole the searching time can be reduced.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.1
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pp.117-124
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2008
We suggest CBIR(Content Based Image Retrieval) method using color and shape information. Using just one feature information may cause inaccuracy compared with using more than two feature information. Therefore many image retrieval system use many feature informations like color, shape and other features. We use two feature, HSI color information especially Hue value and CSS(Curvature Scale Space) as shape information. We search candidate image form DB which include feature information of many images. When we use two features, we could approach better result.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.16
no.4
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pp.95-107
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1999
Various approaches have been made for dividing images in content-based image retrieval. One of them defined five regions for images and conducted a series of experiments. A major assumption of the experiment is that the center regions of images are very important. It is based on the observation that meaningful objects are usually located in the center region of images. From this point of view, we tried to test if the assumptions is objectively valid by calculating and comparing PIM(Picture Information Measure) entropies of image regions proposed by S.K Chang. The experimental results showed that there were statistical PIM differences between the center and other regions.
This paper proposes an effective similarity measure for content-based image retrieval using MPEG-7 DCD. The proposed method can measure the similarity of images with the percentage of dominant colors extracted from images. As the result of experiments, we achieved a significant improvement of 18.92% with global DCD and 47.22% with local DCD in ANMRR than the result by QHDM. This result shows that the proposed method is an effective similarity measure for content-based image retrieval. Especially, our method is useful for region-based image retrieval.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11c
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pp.1881-1884
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2003
본 논문은 시각적 워터마크의 삭제나 수정을 방지하기 위해 블록 기반 내용 인증(Block-wise content authentication) 방법을 제안한다. 제안한 방법은 원본 이미지와 워터마크 이미지를 사용하여 DCT 기반의 시각적 워터마크(Visible watermark)가 삽입된 이미지로 만든다. 다음, 블록 기반 서명(Block-wise signature)을 삽입하여 JPEG 과 같은 허용 가능한 이미지 조작에서는 정보가 유지되고, 워터마크의 삭제와 같은 악의적인 이미지 조작에는 인증을 허용하지 않는다. 또한 이미지의 조작된 부분을 알 수 있도록 로컬라이제이션(Localization)을 이용하여 조작된 부분의 위치를 파악한 수 있다. Lena를 포함한 여러 표준 영상을 사용하여 실험한 결과, 제안한 방법은 시각적 워터마크에 대한 다양한 공격에서 조작된 위치를 정확하게 표현할 수 있었다. 그리고 Photoshop 7.0의 Quality factor 11인 JPEG-90 압축에서 약 99%의 인증이 가능하였고, 블러링(Blurring)이나 샤프닝(Sharpening)과 같은 기타 공격에서는 각각 51%, 50%로 인증이 허용되지 않았다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.348-353
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2008
이미지의 사용이 증가함에 따라 이미지 중 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위한 방법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 질의 이미지를 분석하여 이미지 특징(feature)을 추출한 후 이미지 특징에 대한 유사도 평가를 통한 이미지 검색 및 온톨로지를 기반으로 검색된 이미지들과 유사하다고 판단된 이미지와 그러한 이미지들의 의미적 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 질의 이미지에서 색상, 질감, 모양 등의 특징을 추출하여 유사도 평가를 통해 검색된 이미지를 제공하고, 내용기반 이미지 검색 방식을 통해 이미지를 검색하고, 온톨로지를 이용해 이미지의 의미적 정보를 추출하여 사용자에게 이미지와 관련된 의미적 정보를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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