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이미지 검색기의 적합성 피드백을 위한 공간 위치정보 기반영역 가중치 방법

  • 기술번호 : KST2015157332
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 이미지 검색기의 적합성 피드백을 위한 공간 위치정보 기반 영역 가중치 방법에 관한 것으로서, 영역의 크기에 따라 영역 가중치를 부여하지 않고 영역의 위치에 따라 가중치를 부여함으로써 사용자의 의도를 정확히 반영할 수 있으며, 용어 빈도수 및 역 문헌 빈도수를 사용하는 문서 가중치 기법을 동적인 클러스터링을 이용한 적합성 피드백(Relevance Feedback) 기반한 영역 기반 이미지 검색 시스템에 적용함으로써 영역의 공간적 위치로 이미지의 중심에 나타나는 전경 객체(全景 客體)에 더 높은 가중치를 부여하고, 의학 사진과 범죄 예방 및 날씨 예측, 그리고 전자 상거래와 웹 이미지 분류 등의 다양한 분야의 이미지 검색에 핵심 기술로 적용되어 사용자의 의도를 정확하게 반영하며, 우수한 검색 성능을 가지는 이미지 검색기의 적합성 피드백을 위한 공간 위치정보 기반 영역 가중치 방법을 제공하기 위한 것으로서, 그 기술적 구성은 적합성 피드백을 이용한 영역 기반 이미지 검색에 있어서, 모든 이미지들을 이미지 분할 방법을 사용하여 다중 영역들로 분할하는 단계; 분할된 영역들로부터 가중치 정보를 위한 영역의 크기, 영역의 위치, 영역의 분산, 조밀성 그리고 볼록성의 특징 벡터를 추출하여 가중치를 계산하는 단계; 및 가중치 정보를 적용하여 사용자의 의도가 반영될 때까지 적합성 피드백에 기반한 영역 기반 이미지 검색 과정을 반복하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.영역기반 이미지검색, 병합 분할, 적합성 피드백, 클러스터링, 영역 가중치
Int. CL G06T 1/00 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01)
출원번호/일자 1020060081047 (2006.08.25)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0824698-0000 (2008.04.17)
공개번호/일자 10-2008-0018631 (2008.02.28) 문서열기
공고번호/일자 (20080424) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2006.08.25)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김덕환 대한민국 서울 양천구
2 이주홍 대한민국 경기 고양시 일산구
3 송재원 대한민국 인천 남동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이원희 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 성지하이츠빌딩*차 ***호 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 라온즈 서울특별시 서초구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2006.08.25 수리 (Accepted) 1-1-2006-0610512-61
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2007.10.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0587223-11
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2007.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2007-0950262-61
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2007.12.31 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2007-0950260-70
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2008.03.07 수리 (Accepted) 4-1-2008-0003929-31
6 등록결정서
Decision to grant		 2008.04.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0204632-90
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2008.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2008-5093865-89
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.11.17 수리 (Accepted) 4-1-2009-5220324-82
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.07.22 수리 (Accepted) 4-1-2015-5098802-16
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.09.05 수리 (Accepted) 4-1-2016-5127132-49
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5036549-31
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
적합성 피드백을 이용한 영역 기반 이미지 검색에 있어서,사용자에 의해 선택된 예제 이미지를 이미지 분할 방법을 사용하여 다중 영역들로 분할하는 단계(S10);분할된 영역들로부터 가중치 정보를 위한 영역의 크기, 영역의 위치, 영역의 분산, 조밀성 그리고 볼록성의 특징 벡터를 추출하고 상기 분할된 영역의 위치에 기초하여 가중치를 계산하는 단계(S20);상기 추출된 특징 벡터 및 상기 가중치 정보를 이용하여 초기 질의를 생성하고 거리함수를 이용하여 각 이미지와의 유사도를 계산하고 검색하고자 하는 이미지와의 적합성 평가에 따른 가중치를 갱신하여 상기 초기 질의를 갱신하는 적합성 피드백에 기반한 영역 기반 이미지 검색 과정을 반복하는 단계(S30);를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지 검색기의 적합성 피드백을 위한 공간 위치정보 기반 영역 가중치 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 단계(S30)는 상기 초기 질의에 이미지 간의 유사도를 나타내는 지구 중력 거리(Earth Mover Distance : EMD)를 이용하여 이미지간의 거리를 측정하는 단계(S31);상기 지구 중력 거리(Earth Mover Distance : EMD)에 의해 측정된 결과를 이용하여 상기 특징 벡터에 의해 생성된 질의점과 유사한 상위 k 개의 이미지로 구성된 결과 집합을 구성하는 단계(S33);상기 결과 집합에 대해 검색하고자 하는 이미지와의 적합성을 평가하되(S35), 상기 평가 이전에 상기 결과 집합에 있었던 이미지에 대해 감쇄 요소를 도입하여 적합한 이미지 집합을 생성하는 단계(S35a);상기 질의점 및 거리 함수를 보정하기 위하여, 동적인 영역 클러스터링 기법을 적용하고(S37a), 상기 적합한 이미지 집합에서 유사한 이미지를 병합하는 영역 클러스터링을 하는 단계(S37);상기 영역 클러스터링으로부터 병합된 유사한 이미지들로 이루어진 군집의 대표값을 생성하는 단계(S39);를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지 검색기의 적합성 피드백을 위한 공간 위치정보 기반 영역 가중치 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 초기 질의는 상기 예제 이미지를 다중 영역으로 분할하고 각 분할된 영역에 기초하여 생성된 다중 질의점(q), 질의 결과 이미지의 수(k), 질의점 가중치(w), 거리 함수(d)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지 검색기의 적합성 피드백을 위한 공간 위치정보 기반 영역 가중치 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 단계(S37)에서 상기 적합한 이미지 집합의 영역보다 적은 수의 클러스터(Cluster)로 그룹화하기 위하여, 클러스터의 수를 결정하고, 다음 반복 단계에서 질의점의 수를 감소시키기 위한 호텔링 T2함수를 통해 클러스터를 병합하는 계층적 클러스터링(Clustering)을 적용하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색기의 적합성 피드백을 위한 공간 위치정보 기반 영역 가중치 방법
5 5
제2항에 있어서,상기 단계(S39)는 상기 생성된 군집의 대표값을 이용하여 새로운 질의점을 구성하고 이를 통해 가중치를 갱신하여 새로운 질의를 생성하되, 생성된 새로운 질의는 다음 반복 단계를 위한 입력으로서 사용되는 것을 특징으로 하는 이미지 검색기의 적합성 피드백을 위한 공간 위치정보 기반 영역 가중치 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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