메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제5권 제3호
발행연도
2007.9
수록면
17 - 24 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 히스토그램 분석에 근거한 콘텐츠기반 영상검색(CBIR: Content Based Image Retrieval)을 위한 새로운 특성군을 제안한다. 일반적으로 표준 히스토그램은 효율성과 적은 변화에 대한 둔감성 때문에 콘텐츠 기반 영상검색에 널리 사용되는 반면, 히스토그램이 영상에 대한 간단한 특성만을 제공하기 때문에 다른 모양의 많은 영상들이 유사한 히스토그램을 갖는다는 단점을 갖는다. 그러므로 우리는 히스토그램 정제기법을 이용하여 영상 픽셀을 주어진 바켓으로 분류하고 분류 클러스가 모두 컬러에 연관되며 컬러 코히런스 벡터에 기반하도록 하는 새로운 기법을 제안한다. 순서는 히스토그램 정제기법을 이용하여 클러스터를 계산한 후, 클러스터 각각의 고유 특성을 계산하도록 한다. 이들 고유 특성은 여러 클러스터의 크기, 평균치, 분산치, 최대/최소 축 길이, 타원의 X축과 주축 사이의 각 등을 포함한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Feature Extraction Algorithm
Ⅳ. Incremental Image Retrieval Approach
Ⅴ. Results and Discussion
Ⅵ. Conclusions
참고문헌
저자소개

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-566-015966796