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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박종안 (조선대학교) 천종훈 (전남도립대학) 강성관 (광주광역시 스마트인재개발원) 안영은 (조선대학교) 이용은 (조선대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제10호(JKIIT, Vol.20, No.10)
발행연도
2022.10
수록면
127 - 134 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.10.127

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2022

체인코드와 기하학적 복잡도 지수에 기반한 가중치 형태 검색
박종안 ,  천종훈 ,  강성관 외 2명 한국정보기술학회논문지 2022.10 학술저널

2020

체인코드 빈도수와 면적 복잡도에 기반한 조합형 형태 검색에서의 가중치 산정
박종안 ,  이지민 ,  천종훈 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2020.10 학술대회자료

2019

객체 윤곽선의 체인코드 빈도수 재배열 기반 CBIR
박종안 ,  안영은 ,  이지민 외 2명 Proceedings of KIIT Conference 2019.06 학술대회자료

2010

형태정보 검색을 위한 최대 빈도수 기반 2차 체인코드 기법
박종안 ,  안영은 ,  장민혁 한국정보기술학회논문지 2010.12 학술저널
최대 빈도수 기반 정규화 체인코드의 특징벡터
박종안 ,  안영은 한국정보기술학회논문지 2010.09 학술저널

초록· 키워드

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인간의 시각 구조가 일차적으로 객체의 형태 속성에 근거하여 사물을 인식하므로 형태 검색이 CBIR에서 광범위하게 사용된다. 본 연구에서의 제안한 영상검색 알고리즘은 먼저 질의 영상의 객체 윤곽선을 추출한 후 체인코드 변화 빈도수 대비 윤곽선 길이에 의해 체인코드 지수를 구한다. 다음으로 객체의 윤곽선 길이 대비 객체 면적에 의해 기하학적 복잡도를 구한다. 그리고 체인코드 지수와 기하학적 복잡도에 적응적 가중치를 두어 유연성을 갖도록 한다. 시뮬레이션에서는 2개의 검색 가중치를 정규화하고 ±0.02 간격으로 상호 순환적으로 적용하여 객체에 대한 최적 가중치를 구하도록 하였다. 복잡한 영상에서의 검색 결과는 복잡도의 가중치를 크게 산정하면 리콜률과 정확도가 높아지고 복잡도가 낮은 영상의 검색 결과는 체인코드 지수의 가중치를 크게 산정할 때가 리콜률과 정확도가 높아지는 것을 나타내었다.
#CBIR #shape retrieval #geometric complexity #chaincode index #adaptive retrieval weights

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 방법론
Ⅲ. 체인코드 빈도수와 기하학적 복잡도 기반 알고리즘 설계
Ⅳ. 결론
References

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