관심 영역 이미지 검색을 위한 ROI 시스템 구현

• 영문명: Implementation of ROI System for Region of Interest Image Retrieval
• 발행기관: 한국전자상거래학회
• 저자명: 강문주(Kang Mun-ju) 김덕은(Kim Duk-eun) 양동일(Yang Dong-il) 최형진(Choi Hyoung-jin)
• 간행물 정보: 『전자상거래학회지』제6권 3호, 41~60쪽, 전체 20쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2005.09.01

국문 초록

  본 논문에서는 사용자가 질의 이미지의 특정 관심 영역을 설정하면 데이터베이스내에서 기존의 이미지에 대한 칼라 영역 특징 값과 형태에 관한 크기와 회전에 불변한 모멘트 특징값을 저장한 테이블과의 비교로 관심 영역과 유사한 이미지를 검색할 수 있도록 구현하였다. 본 논문에서는 신경망에 기반한 이미지 검색 모델을 제안한다. 이는 SOM 신경망을 이용한 내용 기반 이미지 검색 기법으로 비선형적인 관계를 찾아낼 수 있도록 피드백을 통하여 목표 이미지를 찾아나갈 수 있다. 내용 기반 이미지 검색 시스템을 평가하기 위하여 일반적으로 유사 매칭 방법을 이용하여 시스템 평가에서 사용되는 Precision과 Recall을 사용하였다.

영문 초록

  In this paper, if the user establish the special region of interest of the questioned image, they embodied to search the similar image and region of interest as the comparison with the table that saved the moment feature value which doesn"t change the size and turn of the color area feature value and form of existing image within the database.
  The experiment images used in this are the 300 sheets of images out of MPEG-7 image 2,343 sheets, and Corel Stock Photos 3,500 sheets which are standardized in color and form that are related to the feature of the matter.
  To evaluate the suggested content based image search system, we used Precision and Recall that are used in the system evaluation while generally using similar matching method.
  As we evaluate totally the result of the content based image system for the search of region of interest using suggested SOM neural network, we can reduce the time and memory to find out the featuring value of image of meaningless part in the general image, and while using neural network, we can get the wanting result more quickly and accurately the form feature of the randomly selected part by the existing user.

목차

개요
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌 연구
Ⅲ. 관심 영역 이미지 검색 ROI 시스템 설계 및 구현
Ⅳ. 관심 영역 이미지 검색 ROI 시스템 평가
Ⅴ. 결론
【참고문헌】
ABSTRACT

키워드

ROI 구현 이미지 검색 special region of interest similar matching method