KCI등재
VQ를 이용한 영상의 객체 특징 추출과 이를 이용한 내용 기반 영상 검색 (pp.724-732) = Representative Feature Extraction of Objects using VQ and Its Application to Content-based Image Retrieval
저자
장동식(Dong-Sik Jang) ; 정세환(Seh-Hwan Jung) ; 유헌우(Hun-Woo Yoo) ; 손용준(Yong-Jun Sohn)
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
2001
작성언어
Korean
KDC
004
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
724-732(9쪽)
제공처
소장기관
내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 VQ(Vector Quantization)을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요특징으로는 색상, 질감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 있다.이 중 본 논문에서는 일반적인 색상 및 질감 특징 추출방법과 더불어 VQ 벡터 클러스터링 알고리즘을 이용하여 정지영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 정지영상의 내용에 근거한 검색을 하였고 객체 단위 검색을 함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일 수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며, ‘사람’ 영상에 제안한 방법을 적용한 경우 90%의 검출율을 보였다.
더보기In this paper, a new method of feature extraction of major objects to represent an image using Vector Quantization(VQ) is proposed. The principal features of the image, which are used in a content-based image retrieval system, are color, texture, shape and spatial positions of objects. The representative color and texture features are extracted from the given image using VQ(Vector Quantization) clustering algorithm with a general feature extraction method of color and texture. Since these are used for content-based image retrieval and searched by objects, it is possible to search and retrieve some desirable images regardless of the position, rotation and size of objects. The experimental results show that the representative feature extraction time is much reduced by using VQ, and the highest retrieval rate is given as the weighted values of color and texture are set to 0.5 and 0.5, respectively, and the proposed method provides up to 90% precision and recall rate for 'person' query images.
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