시맨틱 검색은 최근 검색 분야에서 널리 사용되고 있다. POI는 지리정보를 구성하는 가장 기본적인 정보 중 하나로써, 많은 지리정보시스템은 POI 검색을 기본으로 하고 있다. 본 연구에서는 기존의 POI 검색과 차별화되는 집단지성을 활용한 POI 시맨틱 검색을 위한 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 태그(tag)와 이미지 형태로 POI의 경험적 정보를 구축하고, 직관적인 공간 탐색 경험을 제공하는 서비스를 설계하고 구현하였다. POI의 검색을 위해, 태그 형태의 다양한 정보의 효율적인 수집 및 구축을 위해 다수의 사용자가 참여할 수 있는 집단지성 플랫폼을 설계하였고, 실제로 이를 구현하였다.
It is essential to obtain a distane informaion in order to completely execute assembly tasks such as a grasping and an insertion. In this paper, we propose a method estimating a measurement distance from a sensor to an object through using the omni-directional image sensing system for assembly(OISSA) and show its features and feasibility by a computer simulation. The method, utilizing a forwarded motion stereo technique, is simple to search the corresponding points and possible to immediatiely obtain a three-dimensional 2.pi.-shape information.
The growth of digital image an video archives is increasing the need for tools that efficiently search through large amount of visual dta. Retrieval of visual data is important issue in multimedia database. We are using contented-based visual data retrieval method for efficient retrieval of visual data. In this paper, we introduced fundamental techniques using characteristic values of image data and indexing techniques required for content-based visual retrieval. In addition we introduced content-based visual retrieval system for use of digital library.
This paper suggests the condensed two-stage retrieval method for fast image retrieval in the content-based image retrieval system, and proves the validity of the performance. The condensed two-stage retrieval method reduces the overall response time remarkably while it maintains relevance with the conventional exhaustive search method. It is explained by properties of the Cauchy-Schwartz inequality. In experimental result, it turns out that there is an optimal value of condensation ratio which minimizes the overall response time. We analyze the optimal condensation ratio by modeling a similarity computation time mathematically.
본 논문은 일상적으로 많이 복용되는 알약의 오남용을 막기 위해 알약 대한 정보를 내용기반 인식을 통해 검색하고자 하는데, 이때 알약의 색 특징 정보와 모양 특징 정보를 이용하여 내용기반 검색을 하는 CBIRS/TB를 제안한다. 기존 FE-CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 영상을 구분하는 특징정보로 적용하는 문제점이 있다. 즉 검색시 적용하는 물체의 색상 특징 정보는 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 적용하는 문제점이 있다. 또한 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변모멘트가 주로 사용한다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서 이를 개선하기 위한 방법으로 추출된 영상의 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱하여 검색속도와 정확도를 향상시켰다.
A content-based image retrieval system using MPEG-7 is designed and implemented in this thesis. The implemented system uses existing MPEG-7 Visual Descriptors. In addition, a new descriptor for efficient retrieval of bio images is proposed and utilized in the developed content-based image retrieval system. Comparing proposed CBSD(Compact Binary Shape Descriptor) with Edge Histogram Descriptor(EHD) and Region Shape Descriptor(RSD), it shows good retrieval performance in NMRR. The proposed descriptor is robust to large modification of brightness and contrast and especially improved retrieval performance to search images with similar shapes. Also proposed system adopts distributed architecture to solve increased server overload and network delay. Updating module of client efficiently reduces downloading time for metadata. The developed system can efficiently retrieve images without causing server's overload.
내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.
논문에서는 디스플레이 촬영 영상을 기반으로 하는 콘텐츠 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 조명 등의 촬영 조건 변화에 영향을 최소화하기 위해 인접 블록 간 휘도의 증감 방향을 표현하는 이진 맵을 이용한다. 또한 본 논문에서 구현한 콘텐츠 검색 시스템은 제안 알고리즘의 효율성을 높이기 위해 스칼라 값을 이용한 인덱스 기반의 2단계 검색을 수행한다. 알고리즘 비교 실험을 통해 제안 알고리즘에 대한 검증을 수행하고 제안 알고리즘을 이용하여 구현한 콘텐츠 검색 시스템을 기술한다.
In the content-based image search properties, form information is simple because only the contours of objects are available, and although it can effectively extract the characteristics of the objects, it is sensitive to external noise. The radial distortion, one of these noises, is most prominent in the eyewear and, due to the structural characteristics of the imaging equipment, radiative distortion occurs in almost all imaging equipment. It is very important to determine the similarity of the objects in the images in which these distortions occurred to the actual objects. In order to improve this problem, we propose a strong image search technique for formative noise and radiative distortion using regularization phase angles and moments. Through simulation using Wang DB, the proposed algorithm proved excellent performance for radiation distortion that occurs in general. In addition, a system optimized for database can be implemented by making appropriate changes to the threshold values, enabling image retrieval with the desired level of confidence in various systems. The algorithm proposed in this paper is expected to be utilized as an optimal imaging system by extracting morphological form information of multimedia data.
디지털 기술의 급속한 발전에 힘입어 사용자에게 유용한 디지털 영상들이 지수적으로 증가함에 따라, 내용 기반 영상 검색(CBIR ; Content-based Image Retrieval)은 가장 활발한 연구 분야 중 하나가 되었다 다양한 영상 검색 방법은 입력 질의 영상이 주어졌을 때, 질의와 유사한 영상들이 칼라(color)나 질감(texture) 같은 저 수준 특징을 기반으로 영상 데이터베이스에서 검색되도록 제안되어져 왔다. 그러나, 기존 검색 방법의 대부분은 부분 정합에 필요한 복잡도(complexity) 때문에 데이터베이스 내 전체 영상의 부분 영상을 입력 질의 영상으로 했을 경우를 고려하지 않았다. 이 논문에서 우리는 두 영상 사이의 칼라 히스토그램 관계를 이용함으로써 부분 영상 정합에 대한 효율적인 방법을 제시한다. 제안된 접근 방법은 두 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 검색 공간을 pruning시키는 것이고 두 번째 단계는 부분 영상 정합을 통해 후보 영상들의 순위를 정하는 블록 기반 검색을 수행한다. 실험 결과는 pruning없이 부분 영상 정합만 사용하여 검색했을 때 시스템의 응답 시간이 높다고 가정을 하고 제안된 알고리즘의 실현 가능성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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