객체 윤곽선 체인코드의 빈도수 정규화와 복잡도에 기반하는 영상 검색

이지민; 박종안; 안영은

doi:10.14801/jkiit.2020.18.9.107

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이지민 (조선대학교) 박종안 (조선대학교) 안영은 (조선대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제9호(JKIIT, Vol.18, No.9)

발행연도: 2020.9

수록면: 107 - 113 (7page)

DOI: 10.14801/jkiit.2020.18.9.107

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콘텐츠 정보화 사회에서는 내용기반 영상검색이 텍스트 기반 영상검색과 함께 상용화 되고 있으며 영상이 갖는 시각적 특성으로 그 비중이 높아지고 있다. 본 연구에서는 영상의 형태검색 성능을 개선하기 위해 객체 윤곽선에서 체인코드의 빈도수를 추출한 후 재배열하고 정규화 하여 얻은 특성벡터와 그리고 형태 복잡도를 조합한 새로운 형태 기반 검색기법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 시뮬레이션을 통하여 (Wang DB 중 하우스와 플라워 영상)을 통하여 기존의 차분값 기반 정규화 체인코드 기법과 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 체인코드 기법보다 정확도는 5%, 재현율은 6%가 향상되어 더 우수한 검색 성능이 나타남을 확인하였다.

#shape-based retrieval #object contour #shape complexity #chaincode frequency #rearrangement

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M. Yasmin / 2014 / Intelligent Image Retrieval Techniques : A Survey / Journal of Applied Research and Technology 12(1):87~103

M. K. Alsmadi / 2020 / Content-Based Image Retrieval Using Color, Shape and Texture Descriptors and Features / Arabian Journal for Science and Engineering 45:3317~3330

K. Zekri / 2017 / A comparative study of texture descriptor analysis for improving content based image retrieval / 2017International Conference on Control, Automation and Diagnosis (ICCAD) :19~21

R. M. Rasli / 2012 / Comparative Analysis of Content Based Image Retrieval Techniques Using Color Histogram : A Case Study of GLCM and K-Means Clustering / Conference proceedings, 2012 Third International Conference on Intelligent Systems Modelling and Simulation, IEEE :283~286

M. Riaz / 2009 / Feature Vector Extraction System Based on Adaptive Segmentation of HSV Information Space / Computer Modelling and Simulation, UKSIM '09. 11th International Conference :239~244

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