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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국감성과학회 감성과학 감성과학 제7권 제4호
발행연도
2004.1
수록면
57 - 65 (9page)

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본 논문에서는 color, texture, shape의 정보를 통합 이용하여 내용기반 영상검색 시스템의 성능을 향상시키는 기법을 고찰하였다. 먼저 영상에 내재되어 있는 color를 분석 추출하여 몇 개의 대표 색으로 요약 표현한 다음, 이를 활용한 근사치 측정도를 고안하였다. Texture 정보 분석에 있어서는 영상의 주축 행렬 데이터를통계적 접근 방법으로 추출하였다. Edge 분석의 방법으로는, Edge 막대그래프에서 색상변환, 양자화, 필터링에 관련된 정보를 선행처리 후, Edge 정보를 추출하였다. 마지막으로, 본 연구의 결과인 내용기반 영상검색 시스템의 효율성을 precision-recall 분석과 실험적 결과를 통하여 입증하였다.
#내용기반 검색 #근사치 측정 #칼라 통합 #에지 히스토그램 #Content-based Retrieval #Similarity Measure #Color Clustering #Edge Histogram.

목차

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참고문헌 (8)

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/ 1973. / and I. Dinstein. Textural features for image classification. IEEE Transactions on Systems google schola / 1990. / Texture descriptors based on cooccurrence matrices google schola / 1995. / Single color extraction and image query google schola / 1996 / Image Retrieval using Color and Shape 29 : 1233 ~ 1244 google schola / 1999 / Image Retrieval: Current Techniques, Promising Directions and Open Issues google schola

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