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트리플 기반 이미지 색인을 이용한 개념 기반 이미지 검색
양형정(Hyungjeong Yang),양재동(Jaedong Yang),이윤준(Yoonjoon Lee),허대영(Daeyoung Heh) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.3
방대한 양의 이미지 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 이미지 데이타 자체의 내용에 의해 이미지를 색인하고 검색하는 내용 기반의 이미지 정보 검색 기법이 요구된다. 그러나 현재의 내용 기반 이미지 정보 검색 시스템들은 단순 객체만을 다루며, 이 객체들의 복합 객체 형태인 개념에 의한 이미지 검색을 지원하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 트리플을 이용하여 이미지를 인덱싱하고, 이미지로부터 의미를 추출해냄으로써 개념적으로 사용자 질의에 부합하는 개념 기반 이미지 정보 검색 기법을 제안한다. 이미지를 구성하는 객체들과 그들 사이의 공간 관계로부터 추출되는 개념 객체는 기본적으로 단순 객체들의 복합 형태이다. 이러한 개념 객체를 비롯한 이미지 데이타내의 모든 객체들과 그들 사이의 공간 관계는 트리플에 의해 표현되며 이들은 이미지를 색인하고 이미지 데이타내의 개념 객체를 추출하는데 일관되게 사용된다. This paper proposes a concept-based Image retrieval technique based on triples To effectively manage a vast amount of images, we need an image retrieval systems capable of indexing and searching based on the characteristics of their content. However, such a content-based image retrieval technique alone may not satisfy user queries if retrieved images turn out to be relevant only when they are conceptually related with the queries. In this paper, we develop an image retrieval technique to extract semantics of images based on triples. The semantics can be extracted by capturing concepts in terms of its constituent objects and spatial relationships between them. The concepts are basically composite objects formed from the aggregation of the constituents. All the objects including the concepts and their spatial relationships are uniformly represented by triples, which are used to index images as well as capturing their semantics.
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