다중관심영역의 상대적 위치를 고려한 내용기반 이미지 검색방법
Content-based Image Retrieval Method using Relative Location of Multiple Region-of-Interest
- 주제(키워드) 내용기반이미지검색
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 낭종호
- 발행년도 2011
- 학위수여년월 2011. 2
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000046408
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록/요약
최근 디지털 카메라와 카메라가 내장된 휴대폰의 보급으로 블로그와 각종 인터넷 카페, 미니홈피 등 웹을 통해 이미지가 급격히 증가하고 있어 이를 효과적으로 검색하기 위해 이미지 자체의 내용을 기반으로 하는 검색 방법이 요구되고 있다. 기존의 내용 기반 이미지 검색 방법은 대부분의 경우 이미지 전체에서 추출한 특성 값을 중심으로 검색을 수행하고 있어 해당 이미지에서 사용자가 관심을 갖는 부분을 중심으로 검색을 수행하지 못한다는 단점이 있다. 이에 따라 최근에는 내용기반 이미지 검색 방법에서 사용자가 관심 있는 영역(ROI: Region of Interest)을 지정하고 이를 중심으로 이미지의 내용을 검색하는 방법이 제안되었으며 이를 관심 영역 기반 이미지 검색이라고 한다. 기존의 관심 영역 기반의 이미지 검색에서는 여러 개의 ROI를 선택할 경우 ROI 사이의 위치적 특성을 제대로 고려하지 않고 이미지의 유사도를 측정하기 때문에 사용자의 의도를 정확하게 반영할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 여러 개의 ROI를 지정하여 이미지를 검색하는 시스템에서, ROI들의 상대적인 위치를 고려한 이미지 유사도 계산방법을 제안하고 실험을 통해 그 유용성을 증명하였다. 제안한 방법에서는 사용자가 선택한 ROI와 겹치는 블록을 선택할 때 임계치 이상 ROI와 중첩되는 블록의 특성 값을 추출하고 이를 검색 대상 이미지의 특성 값과 비교하여 유사도를 측정하였다. 이미지의 유사도와 함께 ROI로 선택된 블록들의 위치 변화를 고려하기 위해서 블록의 위치를 비교하는 새로운 방법을 제안하였다. 질의 이미지와 대상 이미지에서 ROI들 사이의 상대적인 위치가 동일한 경우 유사도에 가중치를 주며, 상대적인 위치는 기준 ROI의 8방향(상하좌우, ±x축, ±y축)으로 측정하였다. 실험은 MPEG-7 XM을 이용하였고, MPEG-7 CCD 이미지 데이터와 INRIA 데이터 등 새로 수집한 데이터를 함께 사용하였다. 실험 결과에 의하면 제안한 방법은 전역 이미지 특성을 비교하거나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 평균적으로 ANMRR에서 11.4%의 성능향상을 나타냈다. 검색 시간은 제안한 방법이 평균적으로 11.6%가 더 소요되었다. 이는 고정 위치 검색과 달리 다른 위치도 검색하면서 검색시간이 증가한 것이다. 이미지를 카테고리별로 구분하여 검색한 결과에서는 인물이나 동물 이미지의 검색 성능이 실외 풍경 이미지나 건물 이미지보다 높게 나타났다. 이는 실외 풍경의 경우 특별한 오브젝트가 없는 경우가 많기 때문이고, 건물의 경우 유사한 색상이 다른 이미지들에도 많이 분포되어 있어 해당 이미지가 제대로 검색되지 못하기 때문이다. 이 실험결과를 볼 때 본 논문에서 제안한 방법은 인물이나 동물과 같이 사용자가 관심을 갖는 오브젝트가 비교적 명확한 경우에 적용하면 좋은 검색 성능을 나타낼 것으로 판단된다.
more초록/요약
The rapid spread of the digital cameras and cell phones with a built-in camera has recently brought a sharp increase in the amount of images in various web pages such as blogs, Internet cafes and mini-home pages. As a result, the demand for a content-based retrieval method has been growing to meet the rapid growth in image contents. As most of the existing content-based image retrieval methods perform retrieval based on the global features abstracted from the image. But, they have been considered to have some problems of not being able to perform retrieval based on the region of the image that the users are interested in. Accordingly, new method of specifying multiple regions of interest (ROI) based image retrieval has been suggested. However, this method is also considered problematic, for it measures the similarity of the images without proper consideration of the spatial layouts of the ROIs and thus fails to accurately reflect the intent of the user. This paper proposes a new similarity measurement to consider the relative layouts of the ROIs and proves its usefulness by experiments. The proposed method divides images into blocks of certain size and extracted MPEG-7 dominant colors from the blocks overlapping with the user-designated ROIs to mesaure similarities with the blocks in the target images. At this point, similarity was weighted when the relative location of the ROIs in the query image and the target image was the same, and the relative location was calculated by eight directions (i.e. up, down, left and right, ±x-axis, ±y-axis) of the basis ROI. The proposed method by an experiment using MPEG-7 XM shows that its performance is higher than the global image retrieval method or the retrieval method that does not consider the relative location of ROIs. The proposed method improves the performance by an average of 11.4% improvement in ANMRR. The retrieval time in the proposed method was about 11.6% longer than that in the existing ones. And the method proposed in this paper seems to be usefully applied to "Multiple ROI based Image Retrieval".
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