Using Intrinsic Object Attributes for Incremental Content Based Image Retrieval with Histograms
박종안, 박태수 · 한국정보기술학회논문지 · 2007
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.