Content-based image retrieval systems generally use multiple features to enhance retrieval performance. But how to combine multiple features is still challenging problem. To solve this problem, we extract semantic concepts from low-level features of an image and by using them the selection and combination of features are determined to achieve enhanced retrieval performance. The proposed semantics are color information including Color Coherence and Level of Detail for the color importance. To evaluate the proposed methods, experiments were performed with MPEG-7 Visual Descriptors. The number of test images is 2354. The experimental results showed that the proposed methods achieve the enhancement of retrieval performance.
정보통신, 컴퓨터 산업의 기술적 발전으로, 일상 생활에서 많은 량의 멀티미디어 데이터가 유통 및 확산되고 있다. 이러한 흐름에 맞추어, 효과적인 멀티미디어 인덱싱 및 검색기술에 대한 요구가 증가하고 있다.
내용 기반 영상 검색은 영상의 특징 정보인 색상, 질감, 모양 등의 특징 정보들을 추출하고, 이들 정보를 이용하여 주어진 질의에 가장 적합한 영상을 검색하는 기술이다. 이러한 내용 기반 영상 검색기술은 영상의 기본 특징정보를 이용하는데, 색상, 질감과 같은 특징 정보들에서 사용자의 질의와 동일한 의미의 정보를 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다.
또한, 내용 기반 영상 검색 시스템들은 검색 성능을 높이기 위해, 다중 특징 정보들을 조합하여 사용한다. 그러나, 많은 수의 특징 값들의 사용이 항상 높은 검색 성능을 보장하지는 않으며, 많은 수의 특징 값의 사용은 저장공간의 증가 및 검색속도의 저하와 같은 단점을 가지고 있다. 그러므로, 영상검색을 위한 입력 특징 정보의 선택과 조합방법은 검색성능 및 검색시스템의 효율을 고려할 때 매우 중요하다.
본 논문에서는 색상 응집도 및 상세도 등의 색상 정보를 이용한 의미 기반 영상검색 시스템을 제안한다. dominant color 특징 값은 색상 응집도 및 낮은 상세도의 의미정보를 잘 구분할 수 있음을 알 수 있다. 이를 이용하여, 제안된 방법에서는 색상 응집도와 상세도를 이용하여 영상을 분류한다. 영상의 색상 응집도와 상세도에 따라 적응적으로 영상의 검색 과정에서 기본적인 3 개의 특징 값들인, MPEG-7 Color Structure, Color Layout, Homogeneous Texture 서술자들 외에, 추가적으로 MPEG-7 Dominant Color 서술자를 사용하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 일반적인 영상검색 방법과 의미 기반 영상검색 실험을 비교 수행하였으며, 실험결과는 제안된 의미기반정보를 이용한 특징정보 사용방법이 영상검색에서 효과적임을 보여준다.
