이미지 검색용 강인한 구분자 개발에 관한 연구
A Study on the Development of Robust Descriptors for Image Retrieval
- 주제(키워드) 이미지 검색 , 구분자 , Image retrieval , Descriptor
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 박운상
- 발행년도 2015
- 학위수여년월 2015. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000055469
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
멀티미디어 데이터의 생산과 소비가 커짐에 따라 이를 효과적으로 처리하고 관리하는 기술의 필요성이 점차 커지고 있다. 특히 그 중에서 이미지 검색은 가장 기본이 되며 유용한 기법으로 컴퓨터 비전에서 필수적인 분야이다. 그렇기에 이미지 검색 성능을 높이기 위한 다양한 시도와 연구가 이루어지고 있다. 하지만 아직까지 이미지 변화 요인들로 인한 성능 저하는 개선되어야 할 부분으로 남아 있다. 본 논문에서는 이미지 검색 기법 중 최근 가장 주목 받고 있는 특징점 기반의 이미지 검색 기법을 살펴보고 이 기법을 구성하는 특징점 검출 단계와 구분자 구성 단계 중 구분자 구성 단계에서 기존의 여러 연구들보다 더 향상된 강인한 구분자를 구성하는 방법을 제안한다. 제시한 새로운 구분자 기법은 다중 이미지 구분자 기법이라 정의하며 기존의 구분자들과 이미지 매칭 성능을 비교하는 실험을 통해 강인성을 검증하였다. 또한 특징점 기반 이미지 검색 기법을 응용하는 분야인 파노라마 생성에 제안하는 다중 이미지 구분자를 적용하여 기존 구분자 대비 향상되는 성능을 정량적으로 비교 분석하였다.
more초록/요약
Requirement of efficient techniques dealing with multimedia data has been increased with the rising production and consumption of multimedia data. The image retrieval is one of the most important techniques in computer vision, having a number of applications. Therefore, there have been many attempts and investigations to improve the performance of image retrieval. However, there are still many problems to be solved related to the image variations and semantic gap. In this thesis, methods of constructing more effective descriptors are studied for robust keypoint based image retrieval. The proposed method called multi-image descriptor uses information embedded in multiple scales and orders of derivatives. The performance of multi-image descriptor is evaluated in terms of the similarities of keypoints and panorama stitching.
more