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RBF 신경망을 이용한 내용 기반 영상 검색
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- Issue Date
- 2002-04
- Citation
- 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용, v.29, no.3, pp.145-155
- ISSN
- 1229-6848
- Publisher
- 한국정보과학회 (KIISE)
- Language
- Korean
- Type
- Journal Article
- Abstract
- 내용 기반 영상 검색에서 대부분의 기존 방법들은 서로 다른 특징들 사이의 선형 관계를 가정하고 또 사용자가 직접 각 특징의 가중치를 설정하도록 한다. 허나 특징들 사이의 관계가 선형적으로 가정된 하에서는 고차원의 개념과 인간의 지각 주관성을 충분히 표현할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 신경망에 기반한 영상 검색 모델이 제안된다. 이는 RBFN을 이용한 내용 기반 영상 검색 기법과 인간 컴퓨터 상호작용의 접근 방법을 기반으로 구축되었다. RBFN을 이용하여 특징들 사이의 비선형적 관계를 추출해낼 수 있고 사용자가 처음에 질의 영상을 선택하고 관련성 피드백을 통하여 점차적으로 목표 영상을 찾아나가도록 함으로써 영상의 비교를 더 정확하게 할 수 있다. 실험은 145개의 클래스로 구분되며 1,015개의 영상을 포함하는 데이타베이스를 사용하여 재생과 정도를 계산하였다. 실험 결과는 제안된 방법의 재생과 정도가 각각 93.45%과 80.61%로서, 기존의 선형 결합 방법이나 순위 기반 방법 그리고 역전파 알고리즘에 기반한 방법보다 더 뛰어난 검색 성능을 지님을 보여준다.