기반은 검색을 위한 인덱스(색인)로 파일이름, 캡션, 키워드 등과 같은 텍스트 정보를 이용하여 검색되고 표현된다. 하지만 각각의 이미지에 대한 자동적인 키워드의 생성이 어렵고 각 이미지를 구분 짓는 특징(컬러, 텍스쳐, 형태 등)을 추출하기 어렵다.
내용기반은 이미지 자체에 컬러정보, 형태정
1.형태기반 이미지검색
이미지에 대한 자동 키워드의 생성이 어렵다
이미지의 구분특징 표현이 난해하다.
컬러정보의 추출-이미지를 영역별로 분할하여
형태정보의 추출-무게 중심으로부터 경계면까지 거리의 합, 표준편차, 장/단축 비율을 계산
1. 형태기반 이미지검색
이미지의 내용은 일반
Ⅰ. 개요
QBIC은 현재까지 선보인 내용기반 이미지 검색기법 중에서 가장 성공적인 기법으로 알려져 있다. 색상, 모양, 질감을 이용한 특징 데이터표현방법을 사용하며 색인기법은 R*트리를 이용한다. VisualSEEk과 Chabot는 색상에 의한 검색만 가능하였고, WALRUS는 변환함수로 웨이브릿 계수를 이용하여 검
1. 서론
Final project를 통해 감시 시스템에 대해 알아보고 한 학기 동안 배운 Visual C++프로그램과 웹캠을 이용하여 간단한 침입자 감시 프로그램을 구현해 보고 이와 관련된 알고리즘 및 산업에 대해서 알아본다.
2. Background Knowledge
2.1 CCTV를 이용한 감시 시스템
2.1.1 CCTV란
Closed Circuit Television
검색
정지영상 데이터베이스의 검색은 색, 질감, 모양 등의 시각 특징을 이용한 내용에 기반한 검색이 필요하다.
텍스트(키워드) 기반검색
이미지를 저장하는 파일의 이름이나 이미지의 내용을 표현하는 키워드를 검색 조건으로 사용. 이는 이미지와 텍스트 데이터를 연결하는 것이다. 이미지