General search method for data through web or mobile is a text-based search. How-ever, nowadays sharing multimedia data becomes active because most of general users have smartphone and become producers of media contents. Therefore image-based search comes to the fore because it is more intuitive and convenient than text-based search. Query images used for image retrieval can be transformed images from the original images or images which have repetitive patterns. In this case, it is difficult to get result accurately because query images are hard to distinguish when using the state-of-art image retrieval methods. In this paper, a geometric verification using affine invariant for representing spatial relationship between features is suggested. Suggested method gets 8% increased precision performance than BoW(Bag-of-Word) model.
기존의 텍스트 기반 검색으로 멀티미디어 데이터를 제공받는 것보다 더 직관적인 이미지 기반 데이터 검색의 필요성이 커지고 있다. 이미지 검색을 위한 쿼리 이미지로는 검색 대상인 데이터 베이스 이미지와는 시점, 기하학적 변화에 의해 변환된 이미지가 선택될 수 있는데, 이러한 상황에서도 정확한 검색 결과를 사용자에게 제공해줘야 한다. 본 논문에서는 아핀 변환이 된 이미지에 대해서도 정확성 높은 이미지 검색 결과를 얻을 수 있는 새로운 기하학적 검증 기법을 제안하였다. 제안하는 기법을 이용하면 단일 특징 기반 매칭 방식보다 더 식별성이 높은 매칭 방식으로, 서로 다른 특징들이 같은 특징에 매칭되지 않게 한다. 실험 결과 제안하는 기하학적 검증 기법은 기존의 이미지 검색 방법으로 주로 쓰이는 BoW(Bag-of-Word)모델에 비해 8%가량 향상된 정확성을 보인다.
