• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1999년도 추계공동학술대회 논문집:21세기지식경영과 정보기술
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• pp.193-198
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• 1999

본 논문에서는 영상의 내용을 나타내는 색상과 체인 코드에 기반한 복잡도와 영역 색정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합한 시스템을 구현하였다. 실험 대상으로 선택한 꽃 영상의 경우 대부분의 인식 대상 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 전체 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 그리고 전체 영역에 대한 기준치를 구하고 chain code글 이용한 복잡도를 구하였다. 중앙영역과 전체영역의 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색을 실험하였고, 영역 색상과 복잡도를 결합한 검색도 또한 실험하였다. 기존의 히스토그램 인터섹션의 경우 Precision/Recall이 0.370/0.60인데 비해 영역 색상 히스토그램을 인터섹션한 경우의 Precision/Recall은 0.69/0.76이고 복잡도를 결합한 경우의 Precision/Recall은 0.92/0.80를 얻음으로써, 제안된 방식의 검색이 비교적 효율적임을 보였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1999년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.68-74
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• 1999

본 논문에서는 영상의 내용을 나타내는 키워드를 이용하는 기존의 텍스트 기반 영상 검색과 영역 색상 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합한 시스템을 구현함으로서, 보다 효과적인 영상 검색을 할 수 있도록 하였다. 영상의 크기는 입력된 원 영상을 사용하였으며, 색상 정보 추출에 있어 HSI 공간으로 변환하여 256개의 칼라로 양자화하였다. 보통의 정지 영상의 경우 대부분의 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 배경 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 중앙 영역과 배경영역의 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색을 실험하였고, 영역색상과 기존의 키워드를 결합한 검색도 또한 실험하였다. 기존의 히스토그램 인터섹션의 경우 Precision/Recall이 0.34/0.60인데 비해 영역 색상 히스토그램을 인터섹션한 경우의 Precision/Recall은 0.69/0.76이고 키워드를 결합한 경우의 Precision/Recall은 0.92/0.80를 얻음으로써, 제안된 방식의 검색이 비교적 효율적임을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.141-144
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• 2002

영상에서의 칼라분포 정보는 영상간의 유사성을 표현하는데 매우 유용하여 내용기반 영상검색분야에서 기본적으로 사용하고 있다. 이때, 영상 데이터베이스에서의 각 영상에 대하여 동일한 방식으로 (비)균일하게 양자화하여 표현한 칼라 히스토그램이 주로 사용되고 있다. 그러나, 전체영상에 대하여 동일한 개수의 고정된 양자화를 통해 칼라분포 정보를 표현하는데, 여러 가지 문제점과 성능 차이가 있어 다양한 해결 방안이 연구되고 있다. 본 논문에서는, 적응적 양자화 방법으로 각 영상의 칼라분포 정보를 표현하되, 상이한 양자화 칼라간의 유사도를 정의하여 칼라히스토그램 인터섹션 방법과 유사하게 영상간의 칼라분포 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 양자화 칼라간의 유사도는 거리에 반비례하면서 두 양자화 칼라의 작은 빈도값에 비례하도록 정의하였다. 영상간의 칼라분포 유사도는 칼라 히스토그램 인터섹션 방법을 생산자-소비자 모델로 해석하여 구하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 의해 기존의 칼라 히스토그램 인터섹션 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2000년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.143-148
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• 2000

본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 노이즈에 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 기존의 방법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 물체추적을 하였으나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하며 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있고 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 질의 영상의 템플릿 마스크를 사용하여 물체의 이동, 회전과 스케일을 고려한 노이즈에 강건한 물체추적 기법을 제안한다. 질의영상은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 물체의 인식은 색상을 이용한 히스토그램 인터섹션 기법을 사용한다. 물체의 이동은 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 개략적인 움직임을 감지하고 이동에 대한 에러를 보정하며 회전과 스케일의 변화는 질의 영상의 템플릿 마스크를 이동하여 회전과 스케일에 맞게 변경하여 감지한다

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.415-418
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• 2003

칼라 히스토그램 인터섹션 방법은 칼라 분포간의 유사도를 측정하는데 널리 사용된다 하지만 이 방법은 칼라 공간을 고정된 칼라수로 양자화시킨 경우에만 유효하므로 칼라 공간에 대한 분할 문제와 양자화 레벨의 결정 문제를 내포하고 있다. 이에, 본 논문에서는 고정 양자화된 칼라 분포뿐만 아니라 적응적 양자화되어 상이한 칼라분포를 갖는 영상간의 정합에 적용 가능한 확장 칼라 히스토그램 인터섹션 방법을 제안한다. 제안된 방법은 생산자가 생산된 상품을 소비자에게 공급하는 동안 생산효율을 계산하여 경제적 이익을 최대화 시키기 위한 생산자-소비자 모델로 간주되어질 수 있다 실험을 통해 우리는 제안된 방법이 두 칼라 분포간의 유사도를 효과적으로 측정할 수 있음을 확인하였다

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.38-45
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• 2001

본 논문에서는 히스트로그램 백 프로제션(HBP: histogram back projection); 히스트로그램 인터섹션(HI:histogram intersection )그리고 XY-프로젝션(XY-projectipn)을 이용하여 움직이는 카메라로부터 이동 물체를 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 히스토그램 백 프로젝션을 이용하여 물체를 분할하고 히스토그램 인터섹션과 XY-프로젝션을 사용하여 추적물체를 정합하고 추출하였다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 방법이 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 추적하고자 하는 물체를 분할하고 정합하여 큰 오차 없이 추적함을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.99-104
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• 2002

기존의 물체추적기법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 수행되었다. 그러나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하고, 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있으며, 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 초기 객체추출은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 선택된 객체를 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 객체의 개략적인 평행이동 벡터를 추정한다. 추정된 변위를 기준으로 하여 객체의 가능한 회전 및 스케일에 대한 템플릿을 구성하고, 이들에 대하여 개선된 히스토그램 인터섹션을 사용하여 물체 추적을 수행한다. 제안한 알고리즘의 강건한 물체추적 성능을 실험에 의하여 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.601-603
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• 2000

본 논문에서는 영상의 영역과 넓이를 이용하는 변형된 체인 코드에 기반한 복잡도와 영역 색상 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합하여 WWW상에서 검색하는 시스템을 구현하였다. 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB 신호를 256칼라로 양자화하였다. 보통의 정지 영상의 경우 대부분의 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 배경 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 중앙 영역과 배경 영역의 색상 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색 및 물체의 복잡도를 결합한 방법도 제시하였다. 기존의 색상 히스토그램 인터섹션의 방법의 경우보다 물체의 복잡도를 결합한 제한된 방법이 실험결과에 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권10호
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• pp.113-122
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• 1999

하나의 질의 영상에 대하여 영상 데이터 베이스로부터 유사도가 높은 영상을 찾고자 할 때에는 유사도의 척도로 컬러 히스토그램 인터섹션법과 형상 특징의 비교법, 질감 특징의 비교법 등이 사용된다. 그리고 앞의 개별 특징 중 2가지 특징을 조합한 방법은 유사도의 산출 결과의 정확도를 높이기 위하여 사용된다. 본 논문에서는 히스토그램 인터섹션법과 형상 특징을 반영하는 블록화된 영역별 히스토그램 인터섹션 법을 사용하여 유사도 높은 영상을 얻는 방법을 제안한다. 이 방법은 서로 다른 2가지 특징을 조합하여 사용한 방법과 비교할 때 비슷한 정확도와 상대적으로 빠른 처리 속도를 달성하는 고효율의 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘은 600개로 구성된 다양한 영상의 데이터 베이스 내에서 영상 검색이 수행되고 기존의 다른 알고리즘에 비하여 상대적으로 빠르고 신뢰도가 높은 유사도 척도임을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.1-7
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• 2002

본 논문에서는 사용자가 질의영상을 선택할 때 영상전체 뿐만 아니라 영상내의 다양한 물체에 대해 질의를 원하는 물체영역만을 간단히 선택, 추출하여 그와 유사한 물체를 영상 데이터베이스 내에서 검색할 수 있는 내용기반 영상검색 시스템을 구현하였다. 질의영상으로부터 개선된 HSV변환을 통해 히스토그램을 구한 뒤 질의영상의 대표색상을 이용한 컬러 히스토그램 인터섹션방법으로 신속하게 1차 유사도 측정을 하여 후보영상들을 검색한다. 그리고 밴디드 컬러 오토코릴로그램을 이용한 2차 유사도 측정을 수행하여 최종 검색된 영상을 구하였는데 각각의 단점을 보완할 수 있는 2개의 검색방법들을 결합함으로써 소환성(recall) 및 정확성(precision)을 개선하였다. 또한 영상데이터베이스내의 영상들을 특성 라이브러리내에 자통 색인화하여 이를 통해 빠른 영상검색이 가능하였다.