기억력을 가진 적합성 피드백 = Memory-enabled relevance feedback
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2004
작성언어
Korean
주제어
KDC
566.05
자료형태
학술저널
수록면
1-9(9쪽)
제공처
소장기관
내용기반 영상검색(content-based image retrieval) 시스템은 영상의 시각적인 특징정보(색깔, 텍스처, 모양 등)를 사용하여 질의 영상(query image)과 유사한 영상을 검색하게 된다. 그러나 이런 하위 레벨의 시각적인 특징정보만으로는, 영상에 내재된 상위 레벨의 의미 있는 정보(예를 들면, 객체, 이벤트, 상호관계 정보 등)를 제대로 표현하지 못하게 된다. 그래서 내용기반 영상검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 한 방법으로, 적합성 피드백(RF: Relevance Feedback) 개념을 이용한 영상검색 기법이 일찍부터 사용되었다. 그러나 기존 RF 기법에서는 사용자로부터 어렵게 획득한 적합성 정보를 검색 종료 후 막연히 폐기하는 단점을 가지고 있다.
본 논문에서는 이런 사용자의 적합성 정보를 버리지 않고, 체계적으로 저장하여 영상의 검색 효율을 높이는 새로운 개념의 RF 기법을 제안한다. 새로 제안된 RF는 시간의 흐름에 따라 축적되어 저장된 상위 레벨의 적합성 정보를, 하위 레벨의 시각정보와 동적으로 결합하여 사용함으로써 검색의 효율성을 크게 향상시킨다.
Content-based image retrieval systems acquire the visual content of an image such as color, texture, shape, etc. and use these low-level visual features to find all the images similar to a query image. Unfortunately, the low-level visual content alone cannot capture high-level image semantics(for example, objects, events, and relationships) in a meaningful way. To get around those difficulties in the content-based retrieval systems, an image retrieval method based on the concept of relevance feedback(RF) has been used earlier, which gradually refines a query by the relevance information from a user. However, the traditional RF method has a drawback to simply throw away the user’s feedback information as soon as a search session ends.
In this paper, a new version of RF is proposed, which systematically accumulates human perceptual responses over time through relevance feedback mechanism. Specifically, the newly proposed RF combines the accumulated high-level relevance information with low-level visual features to further improve the retrieval effectiveness.
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