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다중 클래스 ＳＶＭ을 이용한 영역 기반 이미지 검색 방법

  • 기술번호 : KST2015157391
  • 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 다중 클래스 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 영역 기반 이미지 검색 방법에 관한 것으로서, 사용자의 적합성 판단에 따른 피드백을 받아 적합한 이미지에 가중치를 부과하여 사용자의 의도를 보다 높게 반영할 수 있으며, 초기 단계에서 학습된 다중 클래스 SVM 분류기를 이용함으로써, 적합한 이미지에 포함된 영역을 재분류하지 않아 각 반복 단계에서 발생하는 중복 단계를 효과적으로 감소시킬 수 있으며, 이에 따라 검색 비용을 줄일 수 있고, 분류의 정확도가 높아 정확성에 있어서 좋은 성능을 보이는 다중 클래스 SVM을 이용한 영역 기반 이미지 검색 방법을 제공하기 위한 것으로서, 그 기술적 구성은 사용자가 입력한 질의 이미지와 데이터 베이스 내의 이미지와 매칭시켜 유사한 이미지를 출력하면, 유사한 이미지 중 사용자의 적합성 평가로 적합한 이미지 집합을 생성하는 제1 단계; 초기 단계에서 상기 적합한 이미지 집합에 계층적 군집 알고리즘 및 영역 병합으로 최적의 영역 클래스를 생성하여 다중 클래스 SVM 분류기를 학습하는 제2 단계; 상기 제1 단계를 반복하여 얻은 적합한 이미지를 상기 학습된 다중 클래스 SVM 분류기로 영역 기반 분류하고, 유사도가 높은 영역 클래스를 병합하여 정제된 영역 클래스를 생성하는 제3 단계; 상기 정제된 영역 클래스로 다중 클래스 SVM 분류기를 학습하고, 제3 단계로부터 산출된 새로운 질의점을 입력하는 제1 단계로 이동하는 제4 단계; 를 포함한다. RBIR, 영역 기반 이미지 검색, SVM, 적합성 피드백, RF, 클래스
Int. CL G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 17/30247(2013.01) G06F 17/30247(2013.01) G06F 17/30247(2013.01)
출원번호/일자 1020070043007 (2007.05.03)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0895481-0000 (2009.04.22)
공개번호/일자 10-2008-0097753 (2008.11.06) 문서열기
공고번호/일자 (20090506) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.05.03)
심사청구항수 4

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 송재원 대한민국 인천 남동구
3 이주홍 대한민국 경기 고양시 일산구
4 유승훈 대한민국 인천 남구

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 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2007.05.03 수리 (Accepted) 1-1-2007-0332269-51
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2008.03.07 수리 (Accepted) 4-1-2008-0003929-31
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.04.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2008.05.15 수리 (Accepted) 9-1-2008-0029717-73
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2008.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2008-5093865-89
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2008.11.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0588535-64
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2009.01.21 수리 (Accepted) 1-1-2009-0040289-17
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2009.02.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2009-0102865-49
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2009.02.19 수리 (Accepted) 1-1-2009-0102866-95
10 등록결정서
Decision to grant		 2009.04.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0167020-90
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.11.17 수리 (Accepted) 4-1-2009-5220324-82
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.07.22 수리 (Accepted) 4-1-2015-5098802-16
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.09.05 수리 (Accepted) 4-1-2016-5127132-49
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5036549-31
15 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
사용자가 입력한 질의 이미지와 DB내의 이미지를 매칭시켜 유사한 이미지를 출력하고, 그 이미지들 중 사용자의 적합성 평가로 적합한 이미지 집합을 생성하는 제1단계; 상기 적합한 이미지 집합내의 적합한 이미지들을 분할하고 분할된 각 영역들을 하나씩 포함하는 초기 클래스를 형성시켜 계층적 군집 알고리즘을 통해 계층적 군집 시킨 후, 영역을 병합하여 최적 수준의 영역클래스를 산출하고 그것들로 다중 클래스 SVM분류기를 학습시키고, 사용자가 원하는 최적값에 기 설정된 값 이내에서 근사한지를 검토하는 제2단계; 상기 최적값의 근사치에 이르지 못하는 경우, 각 클러스터를 대표하는 질의점으로 이루어진 새로운 질의 이미지로 DB이미지와의 매칭을 통해 적합한 이미지를 출력한 후, 상기 학습된 다중 클래스 SVM분류기를 이용해서 영역분류한 후,유사한 클래스끼리 영역의 병합을 통해 정제된 영역 클래스를 구하는 제3단계; 및 상기 제3단계의 정제된 영역 클래스를 이용해서 상기 다중 클래스 SVM분류기를 학습한 후, 최적값에 기 설정된 값 이내에서 근사한지를 검토하여 근사하지 않은 경우 다시 제3단계로 돌아가는 제4단계를 포함하는 다중 클래스 SVM을 이용한 영역 기반 이미지 검색 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 제1 단계는 입력된 질의 이미지를 파싱(Parsing)하는 단계; 특징 공간에서의 다중 질의점과 거리 함수와 질의점들의 가중치와 질의 결과 이미지 개수로 다중 대표값을 생성하는 단계; 이미지 데이터 베이스 내의 이미지와 EMD 매칭하여 비교하는 단계; 유사도가 높은 이미지를 출력하는 단계; 로 이루어지는 검색 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 클래스 SVM을 이용한 영역 기반 이미지 검색 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 제1 단계는 출력된 이미지와 사용자가 입력한 질의 이미지를 비교하는 단계; 적합 이미지 또는 비적합 이미지로 분류하는 2진 피드백을 실행하는 단계; 상기 적합 이미지에 가중치를 부여하거나 또는 전 단계의 적합 이미지에 감쇠 요소를 적용하여 합집합시켜 적합한 이미지 집합을 생성하는 단계; 로 이루어지는 사용자 피드백 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 클래스 SVM을 이용한 영역 기반 이미지 검색 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 2진 피드백은 다중 피드백으로 대체 가능한 것을 특징으로 하는 다중 클래스 SVM을 이용한 영역 기반 이미지 검색 방법
5 5
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6 6
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7 7
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