영상 분할 및 주요 특징 점을 이용한 다중 객체 검출

이정호; 김지훈; 문영식

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이정호 김지훈 문영식

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 電子工學會論文誌 CI編第45卷第2號

발행연도: 2008.3

수록면: 48 - 55 (8page)

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본 논문은 영상 분할 기법 및 특징 점 추출 기법을 이용한 객체 추출 방법과 영상 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 데이터베이스 영상에 대해서 JSEG 알고리즘을 이용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서 각 분할된 영역과 질의 영상에서 대표 색상을 추출하고, 색상 히스토그램을 생성한다. 질의 영상과 데이터베이스 영상의 각 영역간의 대표 색상과 색상 히스토그램을 비교한 결과를 종합하여 객체 후보 영역을 추출한다. 영상 분할 과정에서 지나치게 분할된 영역을 위해 인접해 있는 후보 영역들을 합병한다. 세 번째 단계에서는 각 후보 영역과 질의 영상에서 DoG(Difference of Gaussian) 피라미드의 극치 점으로부터 영상의 크기 변화에 일관된 중요 특징 점들을 추출한다. 추출된 특징 점들을 정합하여 질의 영상에 해당하는 객체를 검출한다. 마지막 단계에서는 질의 영상과 객체 영역이 추출된 DB 영상과의 유사도 측정을 통한 검색을 수행하며, 유사도 측정은 색상 상관도표(Color correlogram)를 사용한다. 실험 결과를 통하여, 본 논문에서 제안하는 영상 검색 방법은 질의 객체 영상에 대해 영상 전체를 비교하는 것이 아니라 객체가 존재하는 영역을 추출한 후 유사도를 측정함으로써, 배경에 의한 오검색률이 감소하고, 검색 성능이 향상됨을 확인하였다.

#Content-based Image Retrieval #Object detection #Feature point

참고문헌 (11)

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1. [학술지(정기간행물)] - Y. Rui / 1999 / Image retrieval : current techniques, promising directions, and open issues / Journal of Visual Communications and Image Representation 10 : 39 ~ 62

2. [학술지(정기간행물)] - A. Yoshitatka / 1999 / A survey on content-based retrieval for multimedia databases / IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering 11 (1) : 81 ~ 93

3. [학술지(정기간행물)] - A. Smeulders / 2000 / Content-based image retrieval at the end of the early years / IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence 22 (12) : 1349 ~ 1380

4. [학술지(정기간행물)] - 박기태 / 2006 / Dominant 컬러쌍 정보와 Color Correlogram을 이용한 객체기반 영상검색 / 전자공학회논문지 CI편 40 (2) : 1 ~ 8

5. [학술대회논문] - J. Huang / 1997 / Image indexing using color correlograms / Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 762 ~ 768

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