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제안 방법
- RGB 값을 HSI로 변환하고 60도 단위로 분할한 후 흰색, 검은색, 회색, 또는 그 외의 색을 그림 3의 색상 분류를 위한 의사결정트리를 이용하여 해당 Hue의 배열 필드에 값을 합산한다. 이렇게 화일의 끝까지 합산을 하고 각각의 Hue의 백분율을 계산해 데이타베이스의 해당 속성 필드에 저장한다.
- 0을 이용하였고 Image data는 400개를 사용하였다. 구현 언어는 C를 이용한 CGI로 구현하였다.
- 본 논문에서는 이미지 검색에서의 색상 질의를 비율 단위로 정확하게 수행하기 위하여 기존에 사용되는 RGB 색상이 아니라 사람이 색상을 보고 느끼는 요인인 색상 (hue), 명도 (intensity), 채도(saturation) 방식을 이용해 이미지의 색상을 분류하였으며, 웹 브라우저 상에서 가장 안정적인 색상을 나타내는 웹 칼라를 이용해 색상(hue)을 60도씩 분리하여 분류하였고, 이를 이용하여 이미지 검색에서 색의 비율을 이용한 보다 다양하고 정확한 검색을 할 수 있도록 하였다.
- 이것은 색 삼각형의 색상과 일치하며, 결과적으로 색상의 수는 9가지의 클래스(white, gray, black, red, yellow, green, cyan, blue, magenta)로 구분된다. 색상정보 추출은 이미지의 정보를 추출한 후 RGB의 값을 얻어 이를 HSI로 변환해 9개 각각의 색상에 대해 백분율(%)을 얻어내고 이의 총 평균을 구해 분류한다. 그림 3은 분류를 위한 의사결정 트리를 보이고 있다.
- 이미지 검색 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째 방법은 이미지와 관련된 텍스트, 키워드 둥을 이용한 텍스트 기반의 검색이며, 두 번째 방법은 이미지 자체의 특성인 색상, 질감, 객체의 모양 등을 이용한 이미지 내용 거반 검색이다. 색상을 이용한 질의 검색에는 평균 RGB를 이용한 질의 검색이 있고[2], 진보된 색상질의 검색에는 색상의 RGB를 분석해 비율을 계산해 두고 이를 이용하는 방식이 있다[9]’ 평균 RGB를 이용한 검색은 평균색으로 이미지를 검색하므로 원하는 색상을 가진 이미지가 아님에도 검색이 되는 오류가 발생한다.
대상 데이터
- 시스템 구현은 P-II 300, Windows2000 상에서 MS-SQL 7.0을 이용하였고 Image data는 400개를 사용하였다. 구현 언어는 C를 이용한 CGI로 구현하였다.
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