• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.13B no.3 s.106
• /
• pp.309-314
• /
• 2006

Recently, multimedia DBMS is appeared to be the core technology of the information society to store, manage and retrieve multimedia data efficiently. In this paper, we propose a new method for content based-retrieval system using wavelet transform, energy value to extract automatically feature vector from image data, and suggest an effective retrieval technique through this method. Wavelet transform is widely used in image compression and digital signal analysis, and its coefficient values reflect image feature very well. The correlation in wavelet domain between query image data and the stored data in database is used to calculate similarity. In order to assess the image retrieval performance, a set of hundreds images are run. The method using standard derivation and mean value used for feature vector extraction are compared with that of our method based on energy value. For the simulation results, our energy value method was more effective than the one using standard derivation and mean value.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.1-14
• /
• 2007

Character images for the background screen of cell phones are one of the fast growing sectors of the mobile content market. However, character image buyers currently experience tremendous difficulties in searching for desired images due to the awkward image search process. Content-based image retrieval (CBIR) widely used for image retrieval could be a good candidate as a solution to this problem, but it needs to overcome the limitation of the mobile Internet environment where an initial query set (IQS) cannot be easily provided as in the PC-based environment. We propose a new approach, IQS-AutoGen, which automatically generates an initial query set for CBIR on the mobile Internet. The approach applies the collaborative filtering (CF), a well-known recommendation technique, to the CBIR process by using users' preference information collected during the relevance feedback process of CBIR. The results of the experiment using a PC-based prototype system show that the proposed approach successfully satisfies the initial query requirement of CBIR in the mobile Internet environment, thereby outperforming the current image search process on the mobile Internet.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.577-579
• /
• 2003

본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06c
• /
• pp.31-36
• /
• 2010

최근 대두되고 있는 웹2.0의 특징은 일반 사용자들이 능동적으로 정보를 생산해내고 공유하는데 있다. 웹 2.0의 참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소로 인식되고 있는 폭소노미(Folksonomy)는 과거 택소노미(Taxonomy)와 같이 전문가에 의하여 구축되는 분류 체계가 아닌 사용자들이 협동적으로 태그(Tag)들을 만들고 관리하는 소셜 태깅(Social Tagging)에 의한 분류 시스템이다. 최근 이러한 폭소노미를 활용하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 Flickr와 같은 태그 기반 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 검색 시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 폭소노미에 기반한 이미지 공유 데이터베이스에서 적합한 태그들을 태그 전달(Tag Propagation)하거나 확률 및 출현빈도에 기반하여 태그 랭킹을 수행하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있지만 여전히 만족할만한 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 이미지 공유 데이터베이스에서 유사한 이미지들로부터 이미지에 보다 적합한 태그들을 부여하기 위해서, WordNet을 활용하여 태그들 간의 의미관계에 기반한 효율적인 태그 랭킹 기법을 제안한다. 또한, 신뢰성 있는 태그 기반 검색을 위하여 제안한 태그 랭킹 기법이 현재 이미지 공유 시스템의 랭킹 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.8 no.8
• /
• pp.1032-1041
• /
• 2005

Now a days, PACS and the other image sharing systems use only high-level metadata for hospital to retrieve images. So if you want to retrieve some images, you have to know exact information about the patient. In this paper, we developed a Image Retrieval System based on MPEG-7 to retrieve medical images more efficiently. This system offers keyword retrieval using high-level metadata based of DICOM and similarity retrieval using low-level metadata based on MFEG-7. And we integrated high-level metadata and low-level metadata to retrieve medical images more exactly.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2007.11a
• /
• pp.211-214
• /
• 2007

최근 멀티미디어 데이터, 특히 UCC를 중심으로 동영상 데이터가 급증하고 있다. 그러나 현재 대부분의 검색 시스템은 키워드 기반의 동영상 데이터 검색만을 지원하고 있으며, 따라서 사용자가 원하는 동영상 데이터를 효율적으로 검색하지 못하는 실정이다. 동영상 데이터에 대한 효율적인 검색을 지원하기 위해서는, 동영상의 내용(이미지, 색, 모양 등)을 고차원의 특징 벡터 데이터로 표현하여 유사한 동영상을 검색하는 내용-기반 검색이 요구된다. 본 논문에서는 내용-기반 검색을 위해 제안된 기존의 고차원 벡터 데이터 색인 구조를 실험을 통하여 성능을 비교하며, 이를 통해 동영상 내용-기반 검색에 가장 효율적인 색인 기법을 제시한다. 아울러 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위한, 근사 k-NN 질의 탐색 기법의 유용성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.70-72
• /
• 2001

최근 멀티미디어 응용의 증가에 따라 그래픽 데이터를 위한 내용 기반 검색 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 인터넷 응용분야에서 3차원 그래픽 데이터베이스 사용의 필요성이 대두되고 활용되고 있다. 대부분의 3차원 그래픽 시스템은 사용자에게 그래픽은 검색이 대상이 아니라 단순히 보여주는 역할로 주로 사용되고 있다. 3차원 그래픽객체는 어떤 객체들로 구성되여 있으며 그들의 크기는 어떠한지 등의 정보를 포함하고 있다. 따라서 3차원 그래픽 객체에서는 2차원 그래픽 객체에서는 2차원 이미지보다 의미객체에 대한 정확한 정보를 더 많이 얻어 낼 수 있다. 이러한 사실 때문에 2차원 이미지의 특징추출의 방법과는 다른 형식의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 3차원 그래픽으로 모델링 된 3차원 객체들을 대상으로 객체가 이루는 X, Y, Z축상의 비율과 윤곽형태에 대한 SPBT(Space Partitioning Binary Tree)의 결과값으로 특징을 추출하고 샘플 데이터를 통해서 이들간의 클러스터링과 실제 예제 질의를 토한 비교분석을 통해 객체간의 유사검색이 가능하도록 하는 특징추출 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 제시한 모양기반 특징추출 방법은 웹상의 다양한 3차원 객체정보의 자동분류나 3차원 그래픽 데이터베이스를 위한 인덱스 구축 등에 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2000.08a
• /
• pp.297-300
• /
• 2000

본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot을 구하고 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간변화량을 구한다. 구해진 변화량의 local maxima와 local minima는 MPEG 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 frame을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.31 no.2
• /
• pp.126-136
• /
• 2004

This paper proposes a new content-based image retrieval algorithm using color-spatial information. For the purpose, the paper suggests two kinds of indexing key to prune away irrelevant images to a given query image; MCS(Main Colors' Set), which is related with color information and DBS (Distribution Block Signature), which is related with spatial information. After successively applying these filters to a database, we could get a small amount of high potential candidates that are somewhat similar to the query image. Then we would make use of new QM(Quad modeling) and relevance feedback mechanism to obtain more accurate retrieval. It would enhance the retrieval effectiveness by dynamically modulating the weights of color-spatial information. Experiments show that the proposed algorithm can apply successfully image retrieval applications.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.3-6
• /
• 2001

본 논문에서는 Bipartite 매칭을 이용한 2D/3D 검색 시스템을 제안한다. 2D/3D 검색 시스템에서 3D 물체 사이의 유사도는 각각의 2D 실루엣 이미지들간의 매칭을 통해 얻어진다. 그러나 기존의 매칭 방법은 전체 매칭(Fuii MatchinE) 방법으로 연산량이 많기 때문에 Bipartite 매칭 방법을 사용하여 연산량을 줄이고 검색 속도의 성능을 향상시킨다. 기존의 방법과 제안된 방법의 검색 속도 비교를 통해 Bipartite 매칭을 이용한 2D/3D 검색 시스템의 효율성을 나타낸다.