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장석우,카남솔리마,백우진 한국정보기술학회 2012 한국정보기술학회논문지 Vol. No.
모양 기반의 영상 데이터베이스 색인 및 검색 분야에서 물체의 전체적인 구조를 표현하는 내부 특징과 윤곽선 특징은 두 가지 모두 중요하다. 본 논문에서는 내부 묘사기(descriptor)와 외부 묘사기를 결합한 쇼크 그래프 퓨리어 묘사기(SGFD: shock graph Fourier descriptor)를 사용한 새로운 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 중간 축(medial axis)으로 묘사되는 쇼크 그래프를 사용하여 물체의 내부를 표현하고, 중심 거리 기반의 퓨리어 묘사기를 사용하여 물체의 외부를 표현한다. 본 논문에서 사용한 쇼크 그래프는 모양의 지역적인 특징을 효과적으로 나타내며, 퓨리어 묘사기는 전역적인 특징을 효과적으로 나타낸다. 본 논문에서 제안한 방법의 성능을 비교 평가하기 위한 실험에서는 제안된 쇼크 그래프 퓨리어 묘사기가 계산상의 복잡도를 크게 증가시키기 않으면서 영상 검색의 정확도를 향상시키는데 효과적이라는 것을 MPEG-7 영상 데이터베이스를 이용한 여러 가지 실험을 통해 보여준다. In research areas of shape-based image database indexing and retrieval, interior as well as contour features are very significant, in order to represent the structure of an object. In this paper, we propose a new image retrieval approach using shock graph Fourier descriptor (SGFD) that integrates interior and contour descriptors. The suggested method represents the interior of shape by using a shock graph that is described as a medial axis and the contour of shape by using centroid distance-based Fourier descriptor. The medial axis effectively extracts local features while the Fourier descriptor obtains global features well. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, experimental results show that the suggested SGFD-based image retrieval method is very effective in improving the retrieval accuracy of shapes without increasing the computational cost in various shape images of MPEG-7 database.
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