일반기술

다중 클래스 ＳＶＭ을 이용한 영역 기반 이미지 검색 방법

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 단계의 생성된 정제된 영역 클래스로부터 산출된 새로운 질의점을 입력하는 제1 단계로 이동하는 제4 단계; 를 포함한다.