• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2008-2019
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• 1999

컴퓨팅 기술의 발달 및 보편화로 인해 사용자들의 양질의 정보에 대한 요구가 증가하였고, 이러한 요구를 충족시키기 위해서는 단순 텍스트 형태의 데이터가 아닌 복잡한 멀티미디어 데이터, ？히 비디오 데이터에 대한 저장, 관리 및 검색하는 기능을 가진 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 비디오데이터베이스에서 비디오 데이터에 대한 효과적인 내용기반 검색을 지원하기 위한 메타데이터 모델을 제안하고, 사용자가 비디오 자료를 효율적으로 검색할 수 있도록 질의 입력 기능과 검색 결과 브라우징 기능을 통합한 사용자 통합 인터페이스와 사용자의 다양한 내용기반 검색 요구를 처리할 수 있는 질의처리기 및 브라우저를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 질의처리기 및 브라우저는 이미지 특징, 시공간 특징, 그리고 주석을 이용한 질의를 통합하여 지원함으로써 매우 다양한 사용자 질의를 지원할 수 있고, 검색된 결과에 대한 구조 브라우징 기능을 지원하여 사용자가 원하는 정보에 보다 정확하고 효율적으로 접근할 수 있다. 또한 브라우저에 스토리보드 기능을 추가함으로써 비디오 전체를 보지 않고도 내용을 파악할 수 있다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.30-43
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• 2018

영상의 특징인 색상, 모양, 질감 등을 이용해 영상을 검색하는 연구들은 많이 진행되어 왔다. 또한 작물의 질병 영상과 관련된 연구들도 진행되고 있다. 농업 현장에서 재배되는 작물에 발생한 질병을 확인하는데 도움이 되기 위해 본 논문에서는 시설원예 작물의 질병 영상을 이용한 유사도 기반 작물 질병 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 단일 Descriptor를 사용하지 않고, 조합 Descriptor를 통해 기존 대비 영상의 유사도 검색 성능을 높였고 유사도 검색 결과를 가독성 높게 사용자에게 제공하기 위해 가중치 기반 산출방법을 적용했다. 본 논문에서는 총 13개의 개별 Descriptor를 이용해 조합을 진행했다. 조합 Descriptor를 이용해 6개 작물의 질병에 대해 유사도 검색을 진행했고 작물별로 평균 accuracy가 높은 조합 Descriptor를 선정해 유사도 검색에 사용했다. 검색된 결과는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법과 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용해 백분율로 나타냈다. 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법은 질의 영상과 유사도 검색에 사용되는 영상의 수가 많은 병명이 1순위로 출력되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용했다. 작물의 병명별 테스트 영상을 두 가지 산출방법에 적용해 검색 성능을 측정했다. 작물의 질병별로 두 가지 산출방법에 대해 검색 성능 값의 평균을 비교한 결과 고추, 사과 작물에서는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능이 가중치를 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 11.89%의 높은 성능 결과를 보였다. 국화, 딸기, 배, 포도 작물에서는 가중치를 기반으로 한 산출방법이 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 20.34%의 높은 성능 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 시스템의 UI/UX는 실제 사용자의 피드백을 통해 편리하게 구성했다. 시스템의 화면마다 상단에 제목과 설명을 출력했고 사용자가 질병의 정보를 보기 편리하게 화면을 구성했다. 검색된 질병의 정보는 위에서 제안한 산출방법을 토대로 유사한 질병의 영상과 병명을 출력한다. 시스템의 환경은 PC 환경 기반의 웹 브라우저와 모바일 디바이스 환경 기반의 웹 브라우저를 통해 사용할 수 있도록 구현했다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권5호
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• pp.779-788
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• 2002

이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축함으로써 이미지 근처의 클러스터를 찾아 빠른 검색 결과를 제공하는 유사 검색방법을 제시한다. 본 논문에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O 시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속적인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 비용을 최소화한다. 클러스터 인덱싱 접근은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱 기법의 인덱싱을 이용함으로써 고차원 데이터가 갖는 차원의 문제를 해결하며 클러스터링 또는 인덱싱 만을 이용하는 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1519-1530
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• 1999

오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어 데이타베이스에 대한 효율적인 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 게다가 영상과 같은 비 문자형태의 데이타에 대한 사용자들의 내용기반 검색욕구 증가로 인해 비디오 인덱싱에 대한 관심은 더욱 고조되고 있다. 따라서 본 논문에서는 우선적으로 분할된 샷 경계면에서 추출된 대표 프레임과 정지 영상 데이타베이스로부터 유사 영상과 유사 대표 프레임을 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 우선적으로 영상에 의한 질의는 기존에 주로 사용되어온 색상 히스토그램방식을 탈피하여 본 논문에서 제안하는 CS와 GS방식을 이용하여 색상 및 방향성 정보도 고려하도록 설계하였다. 또한 얼굴에 의한 질의는 대표 프레임으로부터 얼굴 영역을 추출해 내고 얼굴의 경계선 값 및 쌍 직교 웨이블릿 변환에 의해 얻어진 2개의 특징값을 이용하여 유사 인물이 포함된 대표 프레임을 검색해 내도록 설계하였다. Abstract There is a rapid increase in the use of digital video information in recent years, it becomes more important to manage multimedia databases efficiently. There is a big concern about video indexing because users require content-based image retrieval. In this paper, we first propose query-by-image system environment which allows to retrieve similar images from the chosen representative frames or images from the image databases. This algorithm considers not only the discretized color histogram but also the proposed directional information called CS & GS method. Finally, we designe another query environment using query-by-face. In this system , user selects a people in the representative frame browser and then system extracts a face region from that frame. After that system retrieves similar representative frames using 2 features, edge information and biorthogonal wavelet transform.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.44-50
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• 2006

본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 객체 영역을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 기존 컬러 히스토그램 검색 방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지고, 공간정보가 부족한 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSV공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue성분만을 양자화하여 히스토그램을 구해 명암, 이동, 회전 등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 한편 공간정보가 부족한 문제점을 해결하기위해 색상 특징과 영역간의 상관관계를 고려하여 객체영역을 선정한다. 선정된 객체 영역에서는 에지와 DC를 이용하여 검색한다. 자연 컬러 영상 1,000개를 가지고 실험한 결과 기존 방법들보다 precision과 recall이 우수하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권1호
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• pp.213-231
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• 2014

Existing image search systems allow users to search images by keywords, or by example images through content-based image retrieval (CBIR). On the other hand, users might learn more relevant textual information about an image from its text captions or surrounding contexts within documents or Web pages. Without such contexts, it's difficult to extract semantic description directly from the image content. In this paper, we propose an annotation watermarking system for users to embed text descriptions, and retrieve more relevant textual information from similar images. First, tags associated with an image are converted by two-dimensional code and embedded into the image by discrete wavelet transform (DWT). Next, for images without annotations, similar images can be obtained by CBIR techniques and embedded annotations can be extracted. Specifically, we use global features such as color ratios and dominant sub-image colors for preliminary filtering. Then, local features such as Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) descriptors are extracted for similarity matching. This design can achieve good effectiveness with reasonable processing time in practical systems. Our experimental results showed good accuracy in retrieving similar images and extracting relevant tags from similar images.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권5C호
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• pp.513-519
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• 2007

칼라 코렐로그램은 칼라 히스토그램처럼 픽셀의 칼라 정보만을 고려하지 않고 영상의 픽셀의 공간 정보까지 고려하기 때문에 콘텐츠 기반 영상 검색(CBIR)에서 널리 사용되어 왔다. 칼라 코렐로그램은 하나의 칼라 형태를 사용한다. 그래서 칼라 코렐로그램은 영상 검색 시 같은 영상이라도 크기가 다를 경우 다른 영상으로 인식하는 등 영상의 특징을 구별해내는데 강건하지 않다. 본 논문에서는 RGB와 HSV의 두 가지 칼라 형태를 사용하여 코렐로그램을 함으로써 기존의 알고리즘보다 영상의 특징을 더 잘 구별해내는 알고리즘을 제안하였다. 이 제안된 알고리즘은 대규모 영상 데이터베이스에서 테스트하였고 그 결과 하나의 칼라 형태를 사용한 코렐로그램 알고리즘과 비교하여 검색된 영상의 평균 순위가 5.63 낮아져 제안한 알고리즘이 더 나은 검색 성능을 나타낸다는 것을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.648-657
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• 2004

본 논문에서는 특이 칼라 분포에 대한 정보를 활용함으로써 어떠한 사전 지식없이 칼라 영상으로부터 중심 객체를 추출하는 방법에 대해 제안한다. 중심 객체는 영상 중심 부근에 위치하면서 특이 칼라 분포를 갖는 영역들의 집합으로 정의한다. 특이 칼라는 영상 경계 주변에 비해 영상의 중심 위치에서 보다 높은 밀도로 존재하는 칼라로 정의한다. 중심 객체 추출을 위해 우선 특이 칼라 정보를 사용하여 영상 분할된 영역 중에서 객체의 특징을 대표하는 영역들의 집합을 핵심객체영역을 선택한다. 핵심객체영역에 인접하며 이와 높은 칼라 유사도를 갖고 또한 배경이 아닌 영역들을 반복적으로 핵심객체영역에 병합하여 핵심객체영역을 확장함으로써 생성된 최종 병합 결과를 중심 객체로 추출한다. 따라서 중심 객체는 상이한 칼라 특징을 갖는 영역으로 구성될 수 있으며 상호 연결되어 있을 경우에는 두개 이상의 객체가 중심 객체에 포함될 수 있다. 제안된 방법의 타당성 및 중요 칼라의 유용성은 다양한 실험 영상을 통해 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법으로 추출된 중심 객체는 영상 검색 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.1071-1092
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• 2014

Annotating images with tags that describe the content of the images facilitates image retrieval. However, this task is challenging for both humans and computers. In response, a new approach has been proposed that converts the manual image annotation task into CAPTCHA challenges. However, this approach has not been widely used because of its weak security and the fact that it can be applied only to annotate for a specific type of attribute clearly separated into mutually exclusive categories (e.g., gender). In this paper, we propose a novel image annotation CAPTCHA scheme, which can successfully differentiate between humans and computers, annotate image content difficult to separate into mutually exclusive categories, and generate verified test images difficult for computers to identify but easy for humans. To test its feasibility, we applied our scheme to annotate images of human faces with their age groups and conducted user studies. The results showed that our proposed system, called AgeCAPTCHA, annotated images of human faces with high reliability, yet the process was completed by the subjects quickly and accurately enough for practical use. As a result, we have not only verified the effectiveness of our scheme but also increased the applicability of image annotation CAPTCHAs.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.857-866
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• 2006

질의 이미지의 시각적 특징이 사용자의 상위 수준 개념을 잘 표현하지 못하기 때문에 이미지 검색 시스템의 성능은 보통 매우 낮다. 의미적으로 유사한 이미지들이 매우 다른 시각적 특징을 보일 수도 있으며 따라서 여러 개의 군집에 분산될 수 있다. 본 논문에서는 영역기반 이미지 검색과 군집-합병을 이용한 새로운 적합성 피드백 방법을 결합한 내용기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 주요 목표는 의미적 차이를 줄이기 위해 의미적으로 관련된 군집들을 찾는 것이다. 제안된 방법은 영역기반 군집 과정과 군집-합병 과정으로 이루어진다. 적합한 이미지들의 모든 분할된 영역들을 의미적으로 관련된 계층적인 군집으로 구성한다. 잠재된 군집의 개수를 결정하고 근접한 군집들을 합병한 후 최종 군집의 대표점들로 다중 질의를 표현한다. 군집-합병 과정에서 군집의 개수를 찾고 고차원에서 특이점 문제를 해결하기 위하여 호텔링의 $T^2$ 대신에 v개의 주성분을 이용하는 $T_v^2$를 적용하였으며 $T^2$의 성능과 $T_v^2$의 성능의 차이가 없음을 보인다. 실험 결과는 제안된 방법이 내용기반 이미지 검색 시스템의 성능을 개선하는 데 효율적임을 보여준다.