본 연구는 시각화 정보검색시스템이 실제 정보검색환경에서 이용자에게 원활하게 수용될 수 있는지에 대한 경험적인 분석을 제공하고자, 상용 학술데이터베이스의 텍스트 기반 검색과 비주얼검색의 사용성을 비교 평가하고, 실험순서에 따라 사용성 평가에 있어 차이가 있는지 분석하였다. 검색소요시간과 처리동작횟수에 있어서 텍스트 기반 검색이 비주얼검색보다 더 효율적인 것으로 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 사용성에 대한 인식에 있어서도 텍스트 기반 검색이 비주얼 검색보다 전체적으로 더 높게 나타났으며 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
지능형 기본구조에 의존하는 내용기반 정보검색 시스템을 발전시키기 위한 많은 노력들이 진행중이다. 실세계에 존재하는 상황을 구축하고 유지하며, 동적 지식 표현을 실용화하고, 문맥을 이용하고, 그리고 진보된 추론과 학습능력을 이용하여 실세계에 존재하는 상황을 구축하고 유지하는 능력을 지능이라고 간주하여 이 지능을 채택한 진보된 내용기반 정보검색시스템을 제안하였다. 지능의 이러한 요소들은 인간의 지각과 인지에 정합하는 의미적 수준에서 시각 정보를 검색하기 위한 효과적인 시스템을 만들어내기 위해 필요로 하는 것들이다. 본 논문에서는 인간이 가지고 있는 지능과 인지 심리학, 인공지능, 기호학의 분야에 존재하는 지능시스템의 구축에 관련한 연구들을 조사해 본 후, 기존의 내용기반 정보검색 시스템의 능력을 개선하기 위해 본 논문에서 제안한 멀티미디어 지식 표현 모형인 MMNet을 알아보고, 이것을 이용하여 시각 정보를 자동적으로 추출하기 위한 지능형 내용기반검색시스템 모형을 만들어 보았다.
Information identification with image data by means of low-level visual features has evolved as a challenging research domain. Conventional text-based mapping of image data has been gradually replaced by content-based techniques of image identification. Feature extraction from image content plays a crucial role in facilitating content-based detection processes. In this paper, the authors have proposed four different techniques for multiview feature extraction from images. The efficiency of extracted feature vectors for content-based image classification and retrieval is evaluated by means of fusion-based and data standardization-based techniques. It is observed that the latter surpasses the former. The proposed methods outclass state-of-the-art techniques for content-based image identification and show an average increase in precision of 17.71% and 22.78% for classification and retrieval, respectively. Three public datasets - Wang; Oliva and Torralba (OT-Scene); and Corel - are used for verification purposes. The research findings are statistically validated by conducting a paired t-test.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제2권6호
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pp.280-298
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2008
For efficient content-based image retrieval, diverse visual features such as color, texture, and shape have been widely used. In the case of leaf images, further improvement can be achieved based on the following observations. Most plants have unique shape of leaves that consist of one or more blades. Hence, blade-based matching can be more efficient than whole shape-based matching since the number and shape of blades are very effective to filtering out dissimilar leaves. Guaranteeing rotational invariance is critical for matching accuracy. In this paper, we propose a new shape representation, indexing and matching scheme for leaf image retrieval. For leaf shape representation, we generated a distance curve that is a sequence of distances between the leaf’s center and all the contour points. For matching, we developed a blade-based matching algorithm called rotation invariant - partial dynamic time warping (RI-PDTW). To speed up the matching, we suggest two additional techniques: i) priority queue-based pruning of unnecessary blade sequences for rotational invariance, and ii) lower bound-based pruning of unnecessary partial dynamic time warping (PDTW) calculations. We implemented a prototype system on the GEMINI framework [1][2]. Using experimental results, we showed that our scheme achieves excellent performance compared to competitive schemes.
In the video retrieval system, visual clues of still images and motion information of video are employed as feature vectors. We generate the temporal textures to express the motion information whose properties are simple expression, easy to compute. We make those temporal textures of wavelet coefficients to express motion information, M components. Then, temporal texture feature vectors are extracted using spatial texture feature vectors, i.e. spatial gray-level dependence. Also, motion amount and motion centroid are computed from temporal textures. Motion trajectories provide the most important information for expressing the motion property. In our modeling system, we can extract the main motion trajectory from the temporal textures.
지식기반 영상검색은 영상이 갖는 다양한 데이터에서 추출되어진 특징값을 지식으로 하여 질의 영상에 대한 검색 결과영상을 찾아주는 방법이다. 본 연구에서 사용한 영상자료는 자동차 전조등 영상으로 전조등 영상에 대한 입력 자료는 차량마다 다양한 패턴을 갖는 영상과 문자, 숫자 및 특수문자이다. 영상에서의 정보는 화소값들의 분포상태나 통계적 분석 및 패턴의 상태 등인데, 전조등 영상에서는 이러한 정보가 영상 검색을 위한 지식 데이터로 사용된다. 영상데이터에서 추출된 다양한 정보를 다중 지식 기반으로 하여 본 논문에서는 교통사고나 기타 차량사건의 발생 시 활용할 수 있는 영상검색 시스템을 구축하였으며, 전조등 영상의 검색에 효율적으로 적용한 다중 지식기반 검색방법을 제안하였다. 다중지식 구축을 위한 특징함수는 컬러 영상에서와 그레이레벨 영상에서 각각 필요한 성분들을 추출하여 구성하였으며, 한 개나 두 개 정도의 특징값을 사용한 기존의 방법과 달리 복합적인 특징값의 사용을 통한 다중 지식 기반의 검색방법이 컬러정보나 패턴에 대한 유사성을 높여서 용의차량의 전조등 영상 검색 효율성을 향상시켰다. 소프트웨어의 제작을 위해 비쥬얼 베이직과 크리스탈리포트 그리고 MS 액세스 데이터베이스를 사용하였다. 검색 효율성 및 특성 함수의 구성을 효과적으로 발전시키면 검색시스템은 용의 차량의 추적 및 교통사고에서 효율적인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.
대량의 일반 이미지 집합에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾아내는 것이 내용기반 이미지 검색 연구의 주된 목적이나 특정한 분야에 속하지 않은 일반 이미지를 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다. 이 논문에서는 이미지의 색상과 형태의 특징 정보들을 추출하여 자동으로 색인하고 검색하는 시스템을 제안하였다. 특징 추출은 인간의 이미지 인식 과정에 기반하여 전체적인 정보와 세부적인 정보로 구분하여 수행하였다. 추출된 특징 정보들은 전역 칼라, 부분 영역 칼라, 전역 형태, 부분 영역 형태 정보로 구분하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법과 비슷한 시간 내에 비교적 높은 Precision과 Retail로 이미지를 검색함을 알 수 있었다.
본 논문은 영상의 주요한 색채들을 기반으로 하는 histogram-based 영상 검색을 위한 변형된 히스토그램 방법(SHM)을 제안한다. 히스토그램을 기초로 하는 방법은 이행이나 로테이션과 같은 이미지의 기하학적 변화에 영향을 받지 않기 때문에 컬러 영상 검색에 있어 매우 적합하다. 동일하고 비주얼한 정보를 지녔지만 컬러 강도가 변화된 영상의 경우, 전통적인 히스토그램 인터섹션(HIM)을 이용할 경우에는 현저히 성능이 떨어질 수도 있다. 이 문제를 해결하기 위해 변형된 히스토그램 방법(SHM)을 사용하였다. 실험 결과 변형된 히스토그램 방법(SHM)은 기존의 히스토그램 방식에 비해 더 높은 영상 검색 성능을 보였다.
본 논문에서는 메타데이터fmf 이용하여 분산된 KRISTAL-2002 기반의 시스템을 통합 검색하는 정보검색시스템의 구현 방법을 제안한다. 이 시스템은 서로 다른 분야에서 사용되고 있는 기개발된 정보검색시스템을 통한 검색하거나, 같은 분야의 시스템이라도 스키마가 다를 경우에 이를 사용자가 마치 하나의 시스템에서 검색하는 것과 같은 통합검색을 수행할 수 있도록 해준다. 본 시스템은 통합메타데이터베이스와 원천서버간의 스키마 매핑을 지원하는 원천서버관리기, 메타데이터를 등록하고 원천서버의 정보와 통합 메타데이터간의 매핑을 관리하고 지원하는 통합메타데이터 관리기, 통합검색을 위한 사용자 신의를 각 원천서버에 적합한 질의로 생성하여 처리하는 분산질의 처리기, 검색된 결과를 통합하여 사용자 화면으로 출력하기 위해 HTML 문서로 변환하는 분산 데이터 셋 관리기, 그리고 통합검색을 위한 통합검색 엔진으로 구성되어 있다. 통합메타데이터는 본 시스템의 일부분인 메타데이터 등록기를 이용하여 ISO/IEC 11179에서 정의된 표준화된 절차고 등록되었다고 가정하여 사용하였다. 사용자는 하나의 통합시스템에서 검색하는 것과 같이 통합검색 화면에서 검색대상 시스템을 선정하고 기본검색과 상세검색을 수행하며, 분야별 혹은 기관별로 검색하고 결과를 볼 수 있도록 하였다. 본 시스템은 KRISTAL-2002 시스템을 기반으로 Visual C++와 C++ CGI를 이용하여 리눅스 상에서 개발되었으며 6개의 서로 다른 데이터베이스fmf 이용하여 실험, 검증하였다.
MPEG-7 standardization work has started with the aims of providing fundamental tools for describing multimedia contents. MPEG-7 defines the syntax and semantics of descriptors and description schemes so that they may be used as fundamental tools for multimedia content description. In this paper, we introduce a texture based image description and retrieval method, which is adopted as the homogeneous texture descriptor in the visual part of the MPEG-7 final committee draft. The current MPEG-7 homogeneous texture descriptor consists of the mean, the standard deviation value of an image, energy, and energy deviation values of Fourier transform of the image. These are extracted from partitioned frequency channels based on the human visual system (HVS). For reliable extraction of the texture descriptor, Radon transformation is employed. This is suitable for HVS behavior. We also introduce various matching methods; for example, intensity-invariant, rotation-invariant and/or scale-invariant matching. This technique retrieves relevant texture images when the user gives a querying texture image. In order to show the promising performance of the texture descriptor, we take the experimental results with the MPEG-7 test sets. Experimental results show that the MPEG-7 texture descriptor gives an efficient and effective retrieval rate. Furthermore, it gives fast feature extraction time for constructing the texture descriptor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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