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- 저자 : 차재성(Jaeseong Cha) (검색결과 3 건)
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차재성(Jaeseong Cha),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.2C
내용 기반의 영상 검색 시스템들은 영상 데이터의 전체적인 화소 단위의 특징 정보를 이용하여 영상을 분석하기 때문에 실제 인간이 영상을 인지하는 것과 다르게 해석되는 문제점이 있다. 때문에 이러한 의미적 차이를 해결하기 위하여 영상의 내용을 대표할 수 있는 특정 영역이나 객체 단위의 특징을 추출하는 방법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 기반의 특징점 검출 방법을 사용하여 객체의 영역을 검출하고 주어진 객체 영역을 통해 특징을 추출하여 색상과 질감 정보를 결합함으로써 영상 검색의 정확도를 향상시키는데 의의를 두고 있다.
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조선영(Sunyoung Cho),차재성(Jaeseong Cha),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.2
최근 Flickr, Facebook과 같은 사진 공유 기반의 소셜 미디어 공유 사이트의 발전으로 인해 이미지의 양이 폭발적으로 증가하면서, 효율적인 이미지 검색을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 함께 이미지에 자동으로 관련된 태그를 어노테이션하는 이미지 태깅 연구가 진행되고 있으며, 이미지 뿐 아니라 태그와 같은 이미지에 달린 컨텍스트 정보까지도 함께 고려함으로써 태깅 성능을 높이려는 시도를 하고 있다. 본 논문에서는 이미지에 관련된 태그 추출의 정확도를 높이기 위해 가중치된 이웃 태그 투표(voting) 기법을 이용한 이미지 태깅 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 기반(data-driven) 방식이며, 전체 과정은 다음과 같다: 1) 관심영역 기반의 이미지 특징을 이용하여 쿼리의 이웃 이미지를 검색한다, 2) 검색된 이웃 이미지의 태그로부터 이미지 내용 유사도 기반 가중치를 결합한 투표 기법을 통해 쿼리와 관련된 태그를 추출한다, 3) 추출된 태그의 순서를 관련성 순으로 결정하여 태깅한다. Flickr로부터 수집한 태그가 달린 이미지 데이터셋에 대해 실험하였고, 일반적인 이웃 투표 기법과 제안하는 방법을 비교함으로써 태깅 성능을 평가한 결과 제안하는 방법이 기존의 방법보다 더 높은 태깅 정확도를 가지고 있음을 보였다. Recently, the amount of images are explosively increasing with the advent of social media sharing sites such as Flickr or Facebook, and consequently many works for efficient image search have actively studied. For this, image tagging works have studied to automatically annotate a tag to the image, and they improve the performance by considering the textual descriptions of the image as well as visual contents. This paper proposes a weighted neighbor tag voting method for image tagging. The proposed method is data-driven approach and the overall procedure is follows: 1) Search the neighbor images of query using ROI-based image feature, 2) Extract the relevant tags by voting method with weight based on the content similarity, and finally 3) Tag by determining the tag order in order of relevance. We evaluate the performance by comparing the proposed method with voting method in the image dataset collected from Flickr. We show that the proposed method gives more high tagging accuracy than the previous method.
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비음수 행렬 분해 기반 태그 클러스터링을 통한 웹영상 자동 주석 생성
조선영(Sunyoung Cho),차재성(Jaeseong Cha),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.8
최근 Flickr, Facebook을 통한 소셜(social) 멀티미디어 태깅의 발전으로, 웹영상에 달린 소셜태그를 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 방법은 추출된 태그들간에 연관성이 적어 전체 태그 목록 결과의 일관성이 떨어진다는 문제가 있다. 본 논문에서는 일관성 있는 태그 추출을 위해 비음수 행렬 분해(NMF:Non-negative Matrix Factorization) 기반 태그 클러스터링을 통한 영상 자동 주석생성 방법을 제안한다. 먼저, 웹영상 데이터셋에 대한 가정 정의와 특성 분석으로부터 영상 주석 생성 문제를 NMF기반 클러스터링과 연결한다. 주석 생성을 위해서는 이웃 영상들의 태그-빈도수 벡터를 이용하여 데이터 행렬을 구성하고, NMF를 통해 분해된 데이터행렬의 두 행렬을 분석함으로써 쿼리 영상에 관련된 태그를 추출한다. Flickr로부터 수집한 태그가 달린 웹영상 데이터셋에 대해 실험하였고, 기존의 방법과 제안하는 방법을 비교함으로써 제안하는 방법이 기존의 방법보다 일관성 있고 더 높은 정확도의 태깅성능을 가지고 있음을 보였다. Recently, with the development of social multimedia tagging through Flickr and Facebook, many researches have studied by using social tag-annotated web image. However, previous methods produce the tag list with low consistency since low correlation among extracted tags. This paper proposes web image annotation through NMF-based tag clustering for the consistent tag extraction. Our method derives the ideas from assumptions and properties for web image dataset, connects the annotation problem with NMF-based clustering. We construct the data matrix using tag-frequency vector of neighbor images and predict the tags relevant to the query by analyzing two matrices decomposed by NMF. We conduct an experiment on annotated web image dataset collected from Flickr. We show that the proposed method gives more high performance in tagging accuracy and consistency than the previous methods.
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