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영상 검색을 위한 적응적 컴포넌트 분석 시스템 설계
The Design of Adaptive Component Analysis System for Image Retrieval

최철   (건국대학교 컴퓨터 공학과UU0000050  ); 박장춘   (건국대학교 컴퓨터 공학과UU0000050  );
  • 초록

    본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도 향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다.


    This paper proposes ACA (Adaptive Component Analysis) as a method for feature extraction and analysis of the content-based image retrieval system. For satisfactory retrieval, the features extracted from images should be appropriately applied according to the image domains and for this. retrieval measurement is Proposed in this study. Retrieval measurement is a standard indicating how important the value of a relevant feature is to image retrieval ACA is a middle stage for content-based image retrieval and it purposes to improve the retrieval speed and performance.


  • 주제어

    영상 분석 .   영상 검색 Image Analysis.  

 저자의 다른 논문

  • 최철 (2)

    1. 2004 "이미지 검색을 위한 색상 성분 분석" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B b11 (4): 403~410    
    2. 2004 "영상 검색을 위한 적응적 컴포넌트 분석 시스템 설계" 韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information 9 (2): 19~26    
  • 박장춘 (13)

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