2015년 추계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
특징, 색상 및 텍스처 정보의 가공을 이용한 Bag of Visual Words 이미지 자동 분류 |
| 영문제목(English Title) |
Improved Bag of Visual Words Image Classification Using the Process of Feature, Color and Texture Information |
| 저자(Author) |
박찬혁
권혁신
강석훈
Chan-hyeok Park
Hyuk-shin Kwon
Seok-hoon Kang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 19 NO. 02 PP. 0079 ~ 0082 (2015. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
이미지를 분류하고 검색하는 기술(Image retrieval)중 하나인 Bag of visual words(BoVW)는 특징점(feature point)을 이용하는 방법으로 데이터베이스의 이미지 특징벡터들의 분포를 통해 쿼리 이미지를 자동으로 분류하고 검색해주는 시스템이다. Words를 구성하는데 특징벡터만을 이용하는 기존의 방법은 이용자가 원하지 않는 이미지를 검색하거나 분류할 수 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 특징벡터뿐만 아니라 이미지의 전체적인 분위기를 표현할 수 있는 색상정보나 반복되는 패턴 정보를 표현할 수 있는 텍스처 정보를 Words를 구성하는데 포함시킴으로서 다양한 검색을 가능하게 한다. 실험 부분에서는 특징정보만을 가진 words를 이용해 이미지를 분류한 결과와 색상정보와 텍스처 정보가 추가된 words를 가지고 이미지를 분류한 결과를 비교하였고 새로운 방법은 80~90%의 정확도를 나타내었다.
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영문내용
(English Abstract) |
Bag of visual words(BoVW) is one of the image classification and retrieval methods, using feature point that automatical sorting and searching system by image feature vector of data base. The existing method using feature point shall search or classify the image that user unwanted. To solve this weakness, when comprise the words, include not only feature point but color information that express overall mood of image or texture information that express repeated pattern. It makes various searching possible. At the test, you could see the result compared between classified image using the words that have only feature point and another image that added color and texture information. New method leads to accuracy of 80~90%.
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| 키워드(Keyword) |
BoVW
Image Classification
TBIR(Text based image retreival)
CBIR(Cotent based image retreival)
GLCM(Gray-Level Co-Occurreence Matrix)
LAB color space
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