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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제26권 제1호
발행연도
1999.1
수록면
150 - 156 (7page)

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본 논문은 scale-space 이론에 기초한 개선된 내용 기반 영상 검색 기법을 제안한다. 기존의 scale-space 이론을 적용한 기법들은 영상 검색을 위하여 모든 스케일(scale)들에 대한 정보를 고려해야만 했다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 질의 영상과 데이타베이스의 영상들간의 상대적인 스케일을 계산하는 알고리즘을 제안한다.
검색 시간을 단축시키기 위해서 수정된 히스토그램 인터섹션(histogram intersection) 알고리즘으로 후보 영상들을 선택하고 코너 검출 알고리즘으로 선택된 영상들에 대하여 특징점들을 검출한다. 각각의 특징점은 RGB 컬러 성분과 differential invariant들로 구성되어진 하나의 특징 벡터(feature vector)로 표현되어진다. 질의 영상과 데이타베이스 영상간의 유사성은 특징점들에 대한 유클리드 거리 값을 이용함으로써 측정되어진다.
본 논문에서 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 그 성능이 우수함을 입증하였다. 기존의 scale-space 방법에서 n개의 스케일에 대해 고려한 경우와 비교할 때 수행 시간을 1/n로 단축시켰고 기존의 방법들에 대하여 precision과 recall 측면에서 약 15% 정도의 성능이 향상되었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 제안된 알고리즘

3. 실험 결과 및 분석

4. 결론 및 향후 연구과제

참고문헌

저자소개

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