스프라인 곡선을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 위한 모양 유사도 = Shape Similarity Measure for Content-based Image Retrieval System by Using Spline Curve
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2002
작성언어
Korean
주제어
KDC
004.750
자료형태
학술저널
수록면
283-290(8쪽)
제공처
소장기관
본 논문에서는 모양특징을 사용하여 이미지를 검색하기 위한 유사도 측정에 관하여 논한다. 개체의 모양은 이미지에 있는 개체의 외곽선을 추출함으로서 얻어낼 수 있다. 이미지에 있는 각각의 개체는 수동으로 외곽선을 추출하게된다. 외곽선은 큐빅 스프라인 곡선을 사용하여 근사시키고. 특징벡터는 자동으로 추출한다. 각 개체의 모양 특징은 특징 데이터베이스에 추가되어 이미지 검색시 사용한다. 사용자가 그린 스케치 질의도 큐빅 스프라인 곡선을 사용하여 근사시키고, 특징벡터를 추출한다. 이미지의 검색시 사용자 스케치 질의의 특징백터와 이미지 데이터베이스에 있는 개체의 특징벡터와 비교하여 검색결과를 결정하게 된다. 본 논문에서는 개체의 모양 유사도를 측정할 수 있는 측도를 고안하였고 이것을 실험하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 모양 유사도 측도가 유효함을 알 수 있었다.
더보기In this paper, we present a similarity measure for retrieving images based on object shape features. Shapes are derived by extracting the contour of relevant object represented in the images. For each object in the images, its contour lines are manually extracted and sampled at points, Its 2-D contours are approximated by parametric cubic spline curves and its shape feature vectors are automatically extracted. The object shape features are appended to feature DB and used during the image retrieval process. User sketch query is also approximated by parametric cubic spline curves, its shape features are extracted. During the image retrieval process, the shape features of user sketch query are compared with those of image DB using our similarity measure to determine the set of candidate images to be retrieved. We designed and experimented our shape similarity measure. Experimental result shows that our proposed similarity measure is effective one.
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