HSV 색상과 균일국부이진패턴을 이용한 내용 기반 영상 검색 (Content-based Image Retrieval using HSV Color and Uniform Local Binary Patterns)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 12권 / 6호 / 169 ~ 174페이지
· 저자명 : 송주환

초록

내용 기반 영상 검색 시스템에서는 텍스트가 아닌 사용자가 원하는 특정한 개체를 포함하는 영상을 질의로 입력하여 영상을 검색한다. 많은 연구에서는 색상, 질감, 모양 중 하나만을 이용하여 영상을 검색한다. 본 논문에서는 기존의 색상 정보뿐만 아니라 질감 정보를 사용하여 검색 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 색상은 RGB 대신 HSV 색상 모델을 사용하고, 질감은 ULBP(Uniform Local Binary Patterns)을 변형하여 사용한다. 제안된 방법에서는 HSV 색상 모델 중 Hue를 18bin으로 분할하고, 각 Hue에 대한 변형된 ULBP의 분포를 특징으로 사용한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해서 Corel 1000 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과 기존의 방법에 비해 우수한 검색 성능을 보였다.

영어초록

Content-based image retrieval means that the search analyzes the contents such as color, texture, shape etc. of the image rather than the metadata such as keywords, tags, or descriptions associated with the image. Many researches are based on feature distribution such as color, texture and shape. In this paper, we propose a content-based image retrieval method which combines color and texture patterns. It enhances the retrieval performance to be improved. We use HSV color space instead of RGB color space. We use ULBP(Uniform Local Binary Patterns). The Hue of the HSV is divided into 18 bins. Each bin contains the ULBP histogram. Experimental results show that the proposed method retrieves images more effectively than the conventional methods using Corel 1000 database.

참고자료

· 없음