• 한국음향학회지
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• 제38권3호
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• pp.314-319
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• 2019

음악 커버곡 검색 시스템 구현에 있어서 크로마그램 간 유사도 계산은 필수적인 구성 요소이다. 본 논문은 크로마그램 비교에 소요되는 저장공간 및 계산량을 줄이기 위한 크로마그램 코딩 방법을 제안한다. 음악별로 코드북을 학습하여 크로마그램 수열을 코드 수열로 변환하여 저장 공간을 줄이게 된다. 얻어진 코드 간 거리를 룩업 테이블에 저장하여 크로마그램 비교의 속도를 개선하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여, 제안된 코드 기반 방법과 기존 방법 간의 커버곡 검색 정확도, 저장 공간, 계산량을 비교하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.1252-1261
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• 2011

본 논문은 내용기반 동영상 분할을 위한 장면의 유사도 패턴 비교 방법을 제안한다. 동영상 장면 전환의 종류는 크게 급진적 전환과 디졸브(dissolve), 페이드인(fade-in), 페이드아웃(fade-out), 와이프 전환(wipe transition)을 포함하는 점진적 전환 형태로 나눌 수 있다. 제안하는 방법은 모든 종류의 장면 전환 검출 문제를 단지 발생 유무의 문제로 간단 정의하고, 장면 전환 종류는 별도로 구분하지 않는다. 장면 전환을 검출하기 위해서는 프레임간의 유사도를 정의해야 한다. 본 논문에서는 장면 내 유사도(within similarity)와 장면 간 유사도(between similarity)를 정의하며 두 유사도의 통계적 패턴 비교를 통하여 최종적으로 장면 전환을 검출하게 된다. 장면 내 유사도와 장면 간 유사도의 비율을 구하는 방법을 통해 플래시라이트나영상 내 물체 움직임에 대한 거짓 양성 검출을 별도의 후처리 과정 없이도 방지할 수 있음을 확인하였다. 프레임의 특징 값으로는 컬러 히스토그램과 프레임 내 평균 화소값을 이용하였다. TREC-2001, TREC-2002 동영상 셋을 포함한 실험 셋에서 성능을 평가한 결과 제안하는 알고리즘의 경우 총 91.84%의 재현율(recall)과 86.43%의 정확도(precision)의 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.98.2-98
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• 2002

$\textbullet$ Omnidirectional feature matching $\textbullet$ SVD-based matching algorithm $\textbullet$ Using SSD instead of the zero-mean correlation $\textbullet$ The similarity with the Gaussian weighted $\textbullet$ Low computational cost $\textbullet$ It describes the similarity of the matched pairs in omnidirectional images.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.5197-5218
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• 2019

Large-scale retrieval algorithm is problem for visual analyses applications, along its research track. In this paper, we propose a high-efficiency region division-based image retrieve approaches, which fuse low-level local color histogram feature and texture feature. A novel image region division is proposed to roughly mimic the location distribution of image color and deal with the color histogram failing to describe spatial information. Furthermore, for optimizing our region division retrieval method, an image descriptor combining local color histogram and Gabor texture features with reduced feature dimensions are developed. Moreover, we propose an extended Canberra distance method for images similarity measure to increase the fault-tolerant ability of the whole large-scale image retrieval. Extensive experimental results on several benchmark image retrieval databases validate the superiority of the proposed approaches over many recently proposed color-histogram-based and texture-feature-based algorithms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1208-1222
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• 2024

Music resources are characterized by quantization, diversification and complication. With the rapid increase of the demand for music resources, the storage of music resources is very large. In order to improve the retrieval effect of music resources, a massive music resources retrieval method based on ant colony algorithm is proposed to effectively use music resources. This paper constructs autocorrelation function to extract pitch feature of music resource, classifies the music resource information by calculating feature similarity. Using ant colony algorithm to correlate the feature of music resource, gain the result of correlative, locate the result of detection and get the result of multi-module. Simulation results show that the proposed method has high precision and recall, short retrieval time and can effectively retrieve massive music resources.

• 한국음향학회지
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• 제32권1호
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• pp.79-85
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• 2013

CASA 시스템의 특징 추출은 시간의 연속성과 채널 간 유사성을 이용하여 청각 요소의 상관지도를 구성하여 사용한다. 채널 간 유사성을 교차 상관 계수를 이용하여 특징 추출 할 경우 상관성을 정량적으로 나타내기 위해 계산량이 많은 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 특징 추출 시 계산 량을 줄이기 위한 방법으로 비모수적 상관 계수를 이용한 특징 추출 방법을 제안하고 이를 CASA 시스템을 통하여 목적 음성을 분리하는 실험을 수행하였다. 목적 음성의 분리 성능을 평가하기 위하여 신호 대 잡음비를 측정한 결과, 제안 방식이 기존 방식에 비해 평균 0.14 dB의 미세한 성능 개선을 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.223-230
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• 2003

Feature-based similarity retrieval has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects (e 'g', documents, images, video, music score, etc.). For example, images are represented by their color histograms, texture vectors, and shape descriptors, and are usually high-dimensional data. The performance of conventional multidimensional data structures(e'g', R- Tree family, K-D-B tree, grid file, TV-tree) tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increases. The R＊-tree is the most successful variant of the R-tree. In this paper, we propose a SOM-based R＊-tree as a new indexing method for high-dimensional feature vectors.The SOM-based R＊-tree combines SOM and R＊-tree to achieve search performance more scalable to high dimensionalities. Self-Organizing Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called a topological of the feature map, and preserves the mutual relationship (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. A best-matching-image-list. (BMIL) holds similar images that are closest to each codebook vector. In a topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. When we build an R＊-tree, we use codebook vectors of topological feature map which eliminates the empty nodes that cause unnecessary disk access and degrade retrieval performance. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based R＊-tree with that of an SOM and an R＊-tree using color feature vectors extracted from 40, 000 images. The result show that the SOM-based R＊-tree outperforms both the SOM and R＊-tree due to the reduction of the number of nodes required to build R＊-tree and retrieval time cost.

• 한국측량학회지
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• 제29권2호
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• pp.113-121
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• 2011

본 연구에서는 기하학적 정보를 바탕으로 생성된 유사도 기반의 면 객체 자동매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 서로 다른 공간자료에서 교차되는 후보 매칭 쌍을 추출하고, CRITIC방법을 이용하여 연동 기준별 가중치를 자동으로 생성하여 선형조합으로 추출된 후보매칭 쌍 간의 형상유사도를 측정하였다. 이때, 훈련자료에서 조정된 상자도표의 특이점 탐색을 적용하여 도출된 임계값 이상인 경우가 매칭 쌍으로 탐색된다. 제안된 방법을 이종의 공간자료(수지치도 2.0과 도로명주소 기본도)의 일부지역에 적용한 결과, 시각적으로 형상이 유사하고 교차되는 면적이 넓은 건물객체가 매칭 되었으며, 통계적으로 F-Measure가 0.932로 높게 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.343-347
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• 2010

본 논문에서는 상관계수와 거리계수의 조합형 유사성 척도에 기반을 둔 효과적인 영상인식 방법을 제안하였다. 여기서 상관계수는 Pearson coefficient에 의한 통계적 유사성을 측정하기 위함이고, 거리계수는 city-block에 의한 공간적인 유사성을 측정하기 위함이다. 또한 영상사이의 전체 유사성은 각 영상이 가지는 특징사이의 유사성으로 계산되며, 영상의 특징은 PCA와 ICA로 각각 추출하였다. 제안된 방법을 40*50 픽셀의 960(30명*4표정*2조명*4포즈)개 다른 표정영상을 대상으로 실험한 결과, ICA 기반 조합형 척도를 이용하는 것이 PCA 기반 조합형 척도보다 우수한 인식률을 가지며, 또한 조명과 같은 주변 환경에도 강건한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.162-169
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• 2020

디자인은 섬유패션 산업에서 제품의 경쟁력을 결정짓는 핵심요인이다. 무단복제를 방지하고 독창성을 확인하기 위하여 제시된 디자인의 유사도를 측정하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법을 이용하여 섬유 디자인의 이미지로 부터 특징(feature)을 수치화하고, 스피어만 상관계수를 이용하여 유사도를 측정하였다. 유사한 샘플이 실제로 검출되는지 검증하기 위하여 300장의 이미지를 임의로 회전 및 색상을 변경하였다. 유사도 수치가 높은 순으로 Top-3와 Top-5의 결과에 회전을 하거나 색상을 변경한 샘플이 존재하는지 측정하였다. 그 결과, AlexNet 보다 VGG-16 모델이 월등히 높은 성능을 기록하였다. VGG-16 모델의 성능은 회전 이미지의 경우에 유사도 결과값이 높은 Top-3와 Top-5에서 64%, 73.67%로 가장 높게 나타났다. 색상변경의 경우에는 Top-3와 Top-5에서 각각 86.33%, 90%로 가장 높게 나타났다.