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공간 위치 정보를 적합성 피드백을 위한 가중치로 사용하는 영역 기반 이미지 검색 시스템
Region-Based Image Retrieval System using Spatial Location Information as Weights for Relevance Feedback

송재원   (인하대학교 컴퓨터 정보공학과UU0001092  ); 김덕환   (인하대학교 전자전기공학부UU0001092  ); 이주홍   (인하대학교 컴퓨터공학부UU0001092  );
  • 초록

    최근 이미지 검색은 검색의 정확성을 높이고자 사용자의 요구를 반영하는 적합성 피드백에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이미지 검색 시 나타나는 고수준 개념과 저수준 특징 사이의 의미적 격차를 줄이기 위하여 적합성 피드백에 기반한 영역 기반 이미지 검색의 가중치 기법에 대해서 논의하고 새로운 가중치 기법을 제안한다. 새롭게 제시된 가중치 기법은 한 이미지에 존재하는 영역들의 공간적 위치에 따라 영역의 중요성을 결정한다. 실험 결과는 본 논문에서 제시된 가중치 기법이 평균 재현율에 있어서 크기 백분율 가중치 기법에 비해 약 18%, 역 이미지 빈도수를 적용한 영역 빈도수 가중치 기법에 비해 약 11% 가량 높게 나타나는 것을 보이고 있으며, 검색 시간에 있어서도 영역 빈도수 가중치에 비해 약 1/10인 것을 보이고 있다.


    Recently, studies of relevance feedback to increase the performance of image retrieval has been activated. In this Paper a new region weighting method in region based image retrieval with relevance feedback is proposed to reduce the semantic gap between the low level feature representation and the high level concept in a given query image. The new weighting method determines the importance of regions according to the spatial locations of regions in an image. Experimental results demonstrate that the retrieval quality of our method is about 18% in recall better than that of area percentage approach. and about 11% in recall better than that of region frequency weighted by inverse image frequency approach and the retrieval time of our method is a tenth of that of region frequency approach.


  • 주제어

    영역기반 이미지 검색 .   병합 분할 .   적합성 피드백 .   클러스터링 .   영역 가중치.  

 저자의 다른 논문

  • Song, Jae-Won (4)

    1. 2006 "다중점 적합성 피드백방법을 이용한 영역기반 이미지 유사성 검색" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part D. Part D d13 (7): 857~866    
    2. 2006 "동적분류에 의한 주제별 웹 검색엔진의 설계 및 구현" 인터넷정보학회논문지 = Journal of Korean Society for Internet Information 7 (2): 71~80    
    3. 2007 "Support Vector Machine Learning for Region-Based Image Retrieval with Relevance Feedback" ETRI journal 29 (5): 700~702    
  • 김덕환 (21)

  • 이주홍 (25)

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