2012년 춘계 학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
영상 클레스별 중요 특징 가중에 의한 영상 검색 방법 |
| 영문제목(English Title) |
Image Retrieval by Important Feature Weighting for Each Class |
| 저자(Author) |
유동근
박채훈
최유경
권인소
Donggeun Yoo
Chaehoon Park
Yukyung Choi
In So Kweon
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 19 NO. 01 PP. 0382 ~ 0385 (2012. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
이 논문에서는 영상 검색(image retrieval) 및 영상 부류(image categorization)을 위하여 영상을 기술할 때 영상의 클레스(class)별로 서로 다른 주요 특징량(feature)에 가중치를 주는 방법론을 제안한다. 기존에 연구되어온 영상의 특징량 벡터에 가중치를 주는 방식은 모든 영상 클레스에 대하여 동일하게 가중치를 적용하기 때문에 영상이 클레스별로 서로 다른 특징량이 중요하다는 성질을 이용할 수 없다. 영상이 클레스별로 서로 다른 특징량이 중요하다는 성질을 이용하기 위하여 영상의 클레스별로 특징량 벡터에 서로 다른 가중치 벡터(weight vector)를 학습하였다. 그 후 질의 영상(query image)이 입력되면, 기존의 영상 검색 프레임워크(framework)를 통해 데이터베이스(database)로부터 미리 정의된 서브 클레스(sub-class)의 수에 해당하는 영상 부 집합(subset)을 만들었다. 그리고 영상부 집합의 특징량 벡터들에 클레스별로 각각 학습된 가중치 벡터를 적용하여 특징량 벡터들 간의 거리를 다시 계산하여 리랭킹(re-ranking)하였다. 이 방법론을 UKBench Dataset에 적용하여 실험을 해보았으며 가중치를 주기 전과 비교 하였을 때 더 높은 정확도를 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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