효과적인 잎 이미지 검색을 위한 특징 추출 기법 (A Feature Extraction Scheme for Effective Leaf Image Retrieval)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 데이타베이스연구 / 22권 / 2호 / 77 ~ 91페이지
· 저자명 : 박진규, 탁윤식, 남윤영, 황인준

초록

내용 기반의 이미지 검색에는 이미지의 질감이나 색깔, 모양과 같은 이미지의 특징을 이용한다. 잎 이미지 검색에 있어서 잎의 질감과 색깔이 잎마다 유사한 경우가 많으므로, 질감 이나 색깔을 이용한 검색은 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 효과적인 잎 이미지 검색을 위해, 잎의 내부 모양에 해당되는 잎맥(venation)과, 잎의 외부 모양을 이용한 새로운 잎 이미지 검색 기법을 제안한다. 잎맥은 생물의 혈관에 해당하는 것으로, 표면에 나타나는 잎맥의 형상을 기준으로 잎을 분류한다. 구체적으로 잎맥 이미지에 Curvature Scale Scope Corner Detection 방법을 이용하여 잎맥을 표현할 수 있는 특징점을 추출한 뒤, 특징점의 밀도를 Parzen Window를 이용한 비모수 밀도 추정방법으로 계산하여 잎맥을 분류하는 방법을 제안한다. 외부 모양 기반 검색은 통계학적으로 이용되는 확률질량과 사분위수 개념을 이용하여, 잎 이미지의 외부 모양을 표현하는 특징점을 추출하고, 이 특징점간의 유클리디언 거리를 기준으로 유사도를 계산하여 질의 이미지와 유사한 이미지를 검색한다. 실험에서는 한국에 자생하는 수생식물을 대상으로 두 가지 기법의 성능을 평가하였다.

영어초록

Most content-based image retrieval schemes use image features such as textures, colors, or shapes. However, in the case of leaf image, it is not appropriate to apply color or texture features because most leaves have similar color or texture features. In this paper, we propose a novel leaf image retrieval scheme which first analyzes leaf venation for the leaf categorization and then extracts and utilizes shape feature to find similar ones from the appropriate categorization group in the database.
The venation of a leaf corresponds to the blood vessels of organisms. Leaf venations are represented using points selected by the Curvature Scale Scope Corner Detection method on the venation image, and categorized by calculating the density of feature points using non-parametric estimation density. And we also propose a shape based image retrieval scheme. This scheme extracts feature points representing a leaf boundary based on the probability mass and the quartile of leaf boundary points. By calculating Euclidean distances between the feature points, similar leaf images can be retrieved. We proved their effectiveness by performing several experiments on the prototype system.

참고자료

· 없음