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콘텐트 기반 이미지 검색은 기존의 태그 또는 레이블이 있는 텍스트 기반의 검색이 아닌 이미지의 특징을 이용하여 검색하는 방법이다. 실생활 이미지 데이터는 태그나 레이블이 달려있는 경우가 많지 않기 때문에 텍스트 기반의 검색 방법을 사용하기 힘든 경우가 있다. 또한, 기존에 주로 사용되는 이미지 특징 벡터의 유사도를 사용하여 검색하는 방법은 추출 벡터의 유사도 기준으로 사용자가 의도한 결과가 나올지 확신할 수 없다. 예를 들어 사용자가 입력한 질의 이미지와 검색된 이미지들의 종류가 일치하는지의 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자가 질의 이미지의 클래스를 예상하고 결과도 동일한 클래스를 원한다는 가정에 착안하여 이미지 검색 엔진의 성능을 개선하였다. 기존의 유사도 기반의 검색에 머신 러닝 기법을 사용한 이미지 분류기를 적용하여 질의와 동일한 클래스의 결과를 찾는 방법을 제안하였으며, 그 성능을 20개 카테고리에 속하는 11,530개의 이미지로 구성되어 있는 PASCAL VOC 공개 데이터를 이용하여 검증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템흐름 및 설계
Ⅲ. 실험방법과 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 발전방향
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - P. S. Suhasini / 2009 / CBIR using color histogram processing / J. Theoretical & Appl. Inf. Technol. 6 (1)
[학술대회논문] - W. J. Han / 2016 / Image classification approach for Improving CBIR system performance / Proc. 2016 KICS Conf. Winter : 308 ~ 309
[학술지(정기간행물)] - 송진선 / 2015 / 단일 카메라를 이용한 이미지 유사도 비교 기반의 사용자 위치추정 / 한국통신학회논문지 40 (8) : 1655 ~ 1666
[학술지(정기간행물)] - M. Everingham / 2010 / The pascal visual object classes (voc) challenge / Int. J. Computer Vision 88 (2) : 303 ~ 338
[학술대회논문] - Y. Ke / 2004 / PCA-SIFT: A more distinctive representation for local image descriptors / Proc. IEEE Computer Soc. Conf. CVPR 2004 2
[학술대회논문] - W. J. Han / 2016 / Image classification approach for Improving CBIR system performance / Proc. 2016 KICS Conf. Winter : 308 ~ 309
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