KR101952622B1 - Method, apparatus, system and computer program for image retrieval based on local color difference - Google Patents
Method, apparatus, system and computer program for image retrieval based on local color difference Download PDFInfo
- Publication number
- KR101952622B1 KR101952622B1 KR1020160179699A KR20160179699A KR101952622B1 KR 101952622 B1 KR101952622 B1 KR 101952622B1 KR 1020160179699 A KR1020160179699 A KR 1020160179699A KR 20160179699 A KR20160179699 A KR 20160179699A KR 101952622 B1 KR101952622 B1 KR 101952622B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- pixel
- value
- category
- color information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/5866—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using information manually generated, e.g. tags, keywords, comments, manually generated location and time information
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/10—File systems; File servers
- G06F16/18—File system types
- G06F16/182—Distributed file systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
- G06F16/5838—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using colour
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
발명은 서비스 서버에서, 이미지를 프로세싱하는 방법에 대한 것으로, 복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 특징 영역을 추출하는 단계; 상기 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너뛰면서 추출하는 단계; 인접하여 추출된 화소들의 색의 변화 값에 대한 데이터를 디스크립터로 생성하는 단계; 및 상기 디스크립터들을 병합하여 인덱스 값을 생성하고, 상기 이미지에 인덱싱하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. The invention relates to a method of processing an image in a service server, the method comprising: collecting a plurality of images and extracting a feature region of the collected image; Extracting pixels of the feature region by skipping at predetermined intervals; Generating data on a change value of a color of adjacent pixels as a descriptor; And merging the descriptors to generate index values, and indexing the index values.
Description
본 발명은 이미지를 검색하는 방법에 대한 것이다. The present invention relates to a method for retrieving an image.
보다 구체적으로 본 발명은 이미지의 로컬 색차에 대한 디스크립터를 효율적으로 추출하는 방법 및 장치에 대한 것이다. More particularly, the present invention relates to a method and apparatus for efficiently extracting descriptors for local chrominance of an image.
최근 다양한 모바일 기기를 통해 고화질 영상 데이터가 생성되고, 소셜 네트워크 서비스를 통해 많은 멀티미디어 데이터가 웹 상에서 공유되고 있다. Recently, high quality video data is generated through various mobile devices, and a lot of multimedia data is shared on the web through a social network service.
이러한 상황에서 이미지 검색을 이용한 다양한 서비스가 제공되고 있다. 이미지 검색을 위해서는 이미지 데이터에서 특징점을 추출하게 되는데, 이러한 특징점 추출을 위한 종래 기술로는 SIFT와 CEDD가 있다. In this situation, various services using image search are being provided. In order to retrieve images, feature points are extracted from image data. SIFT and CEDD are conventional techniques for extracting feature points.
본 발명은 이미지에서 로컬 색차 정보를 효율적으로 추출할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. 나아가 본 발명은 상기 색차 정보를 해당 이미지에 인덱싱한 이미지 데이터베이스를 분산하여 저장하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. An object of the present invention is to provide a method for efficiently extracting local color difference information from an image. It is another object of the present invention to provide a method of distributing and storing an image database in which the color difference information is indexed to a corresponding image.
본 발명의 실시예를 따르는 서버에서, 이미지를 프로세싱하는 방법은, 복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 특징 영역을 추출하는 단계; 상기 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너뛰면서 추출하는 단계; 인접하여 추출된 화소들의 색의 변화 값에 대한 데이터를 디스크립터로 생성하는 단계; 상기 디스크립터들을 병합하여 인덱스 값을 생성하고, 상기 이미지에 인덱싱하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. In a server according to an embodiment of the present invention, a method of processing an image includes: collecting a plurality of images and extracting a feature region of the collected image; Extracting pixels of the feature region by skipping at predetermined intervals; Generating data on a change value of a color of adjacent pixels as a descriptor; Merging the descriptors to generate index values, and indexing the index values.
나아가 본 발명의 실시예를 따르는 서버에서, 이미지를 프로세싱하는 방법은, 복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 특징 영역을 추출하는 단계; 상기 특징 영역의 화소 중 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 1화소와 인접한 제 2 화소의 색 정보를 생성하는 단계; 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하는 단계; 및 상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 이미지의 디스크립터 벡터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. Further, in a server according to an embodiment of the present invention, a method of processing an image comprises: collecting a plurality of images and extracting a feature region of the collected image; Generating color information of a first pixel among pixels of the characteristic region and color information of a second pixel adjacent to the first pixel; If the color information of the first pixel and the color information of the second pixel have the same value for the first category, one value is extracted for the first category, and the color information of the first pixel and the color information of the second pixel Calculating a change value of the color of the first pixel and the second pixel with respect to the second category if the color information of the pixel has a different value for the second category; And generating a descriptor vector of the image by merging a value for the first category and a value calculated for the second category.
나아가 본 발명의 실시예를 따르는 서버에서, 이미지를 프로세싱하는 방법은, 복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 색 정보 및 상기 이미지를 데이터베이스에 업로드 하는 시간 정보를 인덱스 값으로 해당 이미지에 인덱싱한 데이터베이스를 생성하는 단계; 쿼리 이미지를 수신하면, 상기 쿼리 이미지의 특징 영역을 추출하는 단계; 상기 특징 영역의 화소 중 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 1화소와 인접한 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하는 단계; 상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 쿼리 이미지의 디스크립터로 계산하고, 상기 디스크립터에 대한 벡터 및 상기 쿼리 이미지를 수신한 시간 정보를 인덱스 값으로 하여 상기 쿼리 이미지에 인덱싱하는 단계; 및 상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스 이미지의 인덱스 값을 비교하여 상기 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Further, in a server according to an embodiment of the present invention, a method of processing an image comprises the steps of: collecting a plurality of images, color information of the collected images, and time information for uploading the images to the database, Creating a database; Receiving a query image, extracting a feature region of the query image; Extracting one value for the first category if the color information of the first pixel of the feature region and the color information of the second pixel adjacent to the first pixel have the same value for the first category, Calculating a change value of the color of the first pixel and the second pixel with respect to the second category if the color information of the first pixel and the color information of the second pixel have different values for the second category; Wherein the first query is a query image descriptor and the second query query image is a query image query. The method of claim 1, further comprising: Indexing the image; And retrieving an image similar to the query image by comparing an index value of the query image with an index value of the database image.
나아가 본 발명의 실시예를 따르는 이미지를 프로세싱하는 서버는, 복수의 이미지를 수집하는 크롤러 모듈; 복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 특징 영역을 추출하며, 상기 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너뛰면서 추출하고, 인접하여 추출된 화소들의 색의 변화 값에 대한 데이터를 디스크립터로 생성하는 파싱 모듈; 및 상기 디스크립터들을 병합하여 인덱스 값을 생성하고, 상기 이미지에 인덱싱하는 인덱서 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다. Further, a server for processing an image according to an embodiment of the present invention includes: a crawler module for collecting a plurality of images; Extracts a plurality of images, extracts a feature region of the collected image, extracts pixels of the feature region by skipping at predetermined intervals, and generates data on the change value of the color of the adjacent pixels as a descriptor Parsing module; And an indexer module for merging the descriptors to generate index values, and indexing the index values into the images.
나아가 본 발명의 실시예를 따르는 이미지를 프로세싱하는 서버는, 복수의 이미지를 수집하는 크롤러 모듈; 및수집된 이미지의 특징 영역을 추출하고, 상기 특징 영역의 화소 중 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 1화소와 인접한 제 2 화소의 색 정보를 생성하며, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하고, 상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 이미지의 디스크립터 벡터를 생성하는 파싱 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다. Further, a server for processing an image according to an embodiment of the present invention includes: a crawler module for collecting a plurality of images; And extracting color information of a first pixel of the feature region and color information of a second pixel adjacent to the first pixel, wherein the color information of the first pixel, the color information of the first pixel, If the color information of two pixels has the same value for the first category, one value is extracted for the first category, and the color information of the first pixel and the color information of the second pixel are extracted for the second category Calculating a change value of a color of the first pixel and the second pixel with respect to the second category and merging a value calculated for the first category with a value calculated for the second category, And a parsing module for generating a descriptor vector of the image.
나아가 본 발명의 실시예를 따르는 이미지를 프로세싱하는 서버는, 복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 색 정보 및 상기 이미지를 데이터베이스에 업로드 하는 시간 정보를 인덱스 값으로 해당 이미지에 인덱싱한 데이터베이스; 쿼리 이미지를 수신하는 통신부; 및 상기 쿼리 이미지의 특징 영역을 추출하고, 상기 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너 뛰면서 추출하고, 인접하여 추출된 화소들의 색의 변화 값에 대한 데이터를 상기 쿼리 이미지의 디스크립터로 계산하고, 상기 디스크립터에 대한 벡터 및 상기 쿼리 이미지를 수신한 시간 정보를 인덱스 값으로 하여 상기 쿼리 이미지에 인덱싱하며, 상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스 이미지의 인덱스 값을 비교하여 상기 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다. Further, a server for processing an image according to an embodiment of the present invention includes: a database for collecting a plurality of images, indexing color information of the collected images and time information for uploading the images to the database, as index values; A communication unit for receiving a query image; And extracting a feature region of the query image, extracting pixels of the feature region by skipping at predetermined intervals, calculating data of a change value of a color of neighboring extracted pixels as a descriptor of the query image, A vector for a descriptor and time information for receiving the query image are indexed into the query image and an image similar to the query image is searched by comparing an index value of the query image with an index value of the database image And a control unit.
나아가 본 발명의 실시예를 따르는 이미지를 프로세싱하는 서버는, 복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 색 정보 및 상기 이미지를 데이터베이스에 업로드 하는 시간 정보를 인덱스 값으로 해당 이미지에 인덱싱한 데이터베이스; 쿼리 이미지를 수신하는 통신부; 및 상기 쿼리 이미지의 특징 영역을 추출하고, 상기 특징 영역의 화소 중 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 1화소와 인접한 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하며, 상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 쿼리 이미지의 디스크립터로 계산하고, 상기 디스크립터에 대한 벡터 및 상기 쿼리 이미지를 수신한 시간 정보를 인덱스 값으로 하여 상기 쿼리 이미지에 인덱싱하고, 상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스 이미지의 인덱스 값을 비교하여 상기 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다. Further, a server for processing an image according to an embodiment of the present invention includes: a database for collecting a plurality of images, indexing color information of the collected images and time information for uploading the images to the database, as index values; A communication unit for receiving a query image; And if the color information of the first pixel of the feature region and the color information of the second pixel adjacent to the first pixel have the same value for the first category, And if the color information of the first pixel and the color information of the second pixel have different values for the second category, the first pixel and the second pixel Calculating a change value of a color of a pixel and calculating a value for the first category and a value calculated for the second category as a descriptor of the query image, Index information of the query image is compared with the index value of the database image, And a control unit for searching for an image similar to the image.
나아가 본 발명의 실시예를 따르는 서버에서, 이미지를 프로세싱하기 위하여 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램은, 복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 특징 영역을 추출하는 기능; 상기 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너뛰면서 추출하는 기능; 인접하여 추출된 화소들의 색의 변화 값에 대한 데이터를 디스크립터로 생성하는 기능; 상기 디스크립터들을 병합하여 인덱스 값을 생성하고, 상기 이미지에 인덱싱하는 기능을 수행하는 것을 특징으로 한다. Further, in a server according to an embodiment of the present invention, a computer program recorded on a computer-readable storage medium for processing an image includes: a function of collecting a plurality of images and extracting a feature region of the collected image; A function of extracting the pixels of the characteristic region by skipping at preset intervals; A function of generating data on a change value of a color of adjacent pixels extracted by the descriptor; And merging the descriptors to generate an index value and to index the image.
나아가 본 발명의 실시예를 따르는 서버에서, 이미지를 프로세싱하기 위하여 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램은, 복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 특징 영역을 추출하는 기능; 상기 특징 영역의 화소 중 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 1화소와 인접한 제 2 화소의 색 정보를 생성하는 기능; 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하는 기능; 및 상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 이미지의 디스크립터 벡터를 생성하는 기능을 수행하는 것을 특징으로 한다. Further, in a server according to an embodiment of the present invention, a computer program recorded on a computer-readable storage medium for processing an image includes: a function of collecting a plurality of images and extracting a feature region of the collected image; A function of generating color information of a first pixel and pixels of a second pixel adjacent to the first pixel in the characteristic region; If the color information of the first pixel and the color information of the second pixel have the same value for the first category, one value is extracted for the first category, and the color information of the first pixel and the color information of the second pixel Calculating a change value of the color of the first pixel and the second pixel with respect to the second category if the color information of the pixel has a different value for the second category; And a function of generating a descriptor vector of the image by merging a value for the first category and a value calculated for the second category.
나아가 본 발명의 실시예를 따르는 서버에서, 서버에서, 이미지를 프로세싱하기 위하여 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램은, 복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 색 정보 및 상기 이미지를 데이터베이스에 업로드 하는 시간 정보를 인덱스 값으로 해당 이미지에 인덱싱한 데이터베이스를 생성하는 기능; 쿼리 이미지를 수신하면, 상기 쿼리 이미지의 특징 영역을 추출하는 기능; 상기 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너 뛰면서 추출하고, 인접하여 추출된 화소들의 색의 변화 값에 대한 데이터를 상기 쿼리 이미지의 디스크립터로 계산하고, 상기 디스크립터에 대한 벡터 및 상기 쿼리 이미지를 수신한 시간 정보를 인덱스 값으로 하여 상기 쿼리 이미지에 인덱싱하는 기능; 및 상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스 이미지의 인덱스 값을 비교하여 상기 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 기능을 수행하는 것을 특징으로 한다. Further, in a server according to an embodiment of the present invention, in a server, a computer program recorded on a computer-readable storage medium for processing an image collects a plurality of images, and stores color information of the collected images and the image in a database A function of creating a database indexing the uploading time information on the image as an index value; Receiving a query image, extracting a feature region of the query image; Extracting pixels of the feature region by skipping at predetermined intervals, calculating data of a change value of a color of the adjacent pixels extracted as a descriptor of the query image, and receiving a vector for the descriptor and the query image Indexing the query image using time information as an index value; And retrieving an image similar to the query image by comparing the index value of the query image with the index value of the database image.
나아가 본 발명의 실시예를 따르는 서버에서, 서버에서, 이미지를 프로세싱하기 위하여 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 기록된 컴퓨터은, 복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 색 정보 및 상기 이미지를 데이터베이스에 업로드 하는 시간 정보를 인덱스 값으로 해당 이미지에 인덱싱한 데이터베이스를 생성하는 기능; 쿼리 이미지를 수신하면, 상기 쿼리 이미지의 특징 영역을 추출하는 기능; 상기 특징 영역의 화소 중 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 1화소와 인접한 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하는 기능; 상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 쿼리 이미지의 디스크립터로 계산하고, 상기 디스크립터에 대한 벡터 및 상기 쿼리 이미지를 수신한 시간 정보를 인덱스 값으로 하여 상기 쿼리 이미지에 인덱싱하는 기능; 및 상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스 이미지의 인덱스 값을 비교하여 상기 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 기능을 수행하는 것을 특징으로 한다. Further, in a server according to an embodiment of the present invention, in a server, a computer recorded on a computer-readable storage medium for processing an image may be configured to collect a plurality of images, to upload color information of the collected images, The ability to create a database indexing time information into the image as an index value; Receiving a query image, extracting a feature region of the query image; Extracting one value for the first category if the color information of the first pixel of the feature region and the color information of the second pixel adjacent to the first pixel have the same value for the first category, Calculating a change value of the color of the first pixel and the second pixel with respect to the second category if the color information of the first pixel and the color information of the second pixel have different values for the second category; Wherein the first query is a query image descriptor and the second query query image is a query image query. The method of claim 1, further comprising: The ability to index images; And retrieving an image similar to the query image by comparing the index value of the query image with the index value of the database image.
본 발명에 따르면, 이미지의 로컬 색차 디스크립터를 효율적으로 추출할 수 있어 고화질 이미지의 프로세싱을 빠르게 처리할 수 있다. According to the present invention, local color difference descriptors of an image can be efficiently extracted, and processing of a high-quality image can be quickly performed.
나아가 본 발명에 따르면, 이미지 정보에 시간 정보를 추가하여 이미지 데이터베이스를 구축할 수 있어, 특히 사진 검색에 필요한 시간을 단축시킬 수 있는 효과가 있다. Further, according to the present invention, it is possible to construct an image database by adding time information to image information, and in particular, it is possible to shorten the time required for a photo search.
나아가 본 발명에 따르면, 클라이언트에 표시된 이미지와 서버의 데이터베이스에 저장된 이미지 사이의 동일 유사 여부를 효율적이고 정확하게 검색할 수 있는 효과가 있다. 따라서 이미지에 검색을 위한 태그를 미리 삽입할 필요가 없으며, 별도 텍스트의 참조 없이 자동으로 유사한 이미지들을 매칭할 수 있다.Further, according to the present invention, it is possible to efficiently and accurately search for the same similarity between the image displayed on the client and the image stored in the database of the server. Therefore, you do not need to insert the tag for search into the image in advance, and you can automatically match similar images without reference to separate text.
도 1은 본 발명의 실시예에 따르는 이미지 데이터베이스 구축 방법을 설명하기 위한 순서도
도 2는 본 발명의 실시예를 따른ㄴ 이미지 검색 방법을 설명하기 위한 순서도
도 3은 본 발명의 실시예에 따르는 로컬 색차 디스크립터를 추출 방법을 설명하기 위한 도면
도 4은 본 발명의 다른 실시예에 따라 진행되는 유사 이미지 검색 방법의 예시를 설명하기 위한 순서도
도 5은 본 발명의 실시예에 따르는 쿼리 이미지를 전송하고 유사 이미지를 수신하는 클라이언트의 구성을 설하기 위한 블록도
도 6는 본 발명의 실시예에 따르는 이미지 검색 엔진으로 동작하는 서버의 구성을 설명하기 위한 블록도1 is a flowchart for explaining an image database building method according to an embodiment of the present invention;
2 is a flowchart for explaining an image search method according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram for explaining a method of extracting local color difference descriptors according to an embodiment of the present invention
4 is a flowchart for explaining an example of a similar image search method according to another embodiment of the present invention
5 is a block diagram for illustrating a configuration of a client for transmitting a query image and receiving a similar image according to an embodiment of the present invention
6 is a block diagram illustrating a configuration of a server operating as an image search engine according to an embodiment of the present invention;
본 발명은 이하에 기재되는 실시예들의 설명 내용에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변형이 가해질 수 있음은 자명하다. 그리고 실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 널리 알려져 있고 본 발명의 기술적 요지와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. It is to be understood that the present invention is not limited to the description of the embodiments described below, and that various modifications may be made without departing from the technical scope of the present invention. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail.
한편, 첨부된 도면에서 동일한 구성요소는 동일한 부호로 표현된다. 그리고 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시될 수도 있다. 이는 본 발명의 요지와 관련이 없는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 명확히 설명하기 위함이다. 이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예들을 상세히 설명한다. In the drawings, the same components are denoted by the same reference numerals. And in the accompanying drawings, some of the elements may be exaggerated, omitted or schematically illustrated. It is intended to clearly illustrate the gist of the present invention by omitting unnecessary explanations not related to the gist of the present invention. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
이미지 검색은 다양한 방식으로 활용될 수 있다. 예를 들어 상품 정보 검색이 그것이다. Image retrieval can be utilized in various ways. For example, product information search.
예를 들어 데스크탑을 이용하여 블로그를 열람하던 사용자는 웹페이지에 표시되어 있는 이미지 중 유아용품의 이름이나 가격 등이 궁금할 수 있다. 이 경우, 본 발명의 실시예를 따르면 사용자는 디바이스에서 해당 객체를 캡처하고 캡처 이미지를 쿼리로 하여 이미지 검색 서버에 쿼리에 포함된 유아용품과 유사한 이미지 및 상기 유사한 이미지에 연결된 상품 정보에 접근할 수 있다. For example, a user viewing a blog using a desktop may be curious about the name or price of a baby article displayed on a web page. In this case, according to the embodiment of the present invention, the user can capture the object in the device, query the captured image, access the image search server with the image similar to the baby goods contained in the query and the goods information linked with the similar image have.
이를 위하여 쿼리 생성을 위한 익스텐션 프로그램이 플러그인, 엑티브엑스, 툴바 등의 형식으로 웹브라우징 툴에 설치되거나 모바일 디바이스에서 SDK의 형태로 특정 어플리케이션에 삽입되거나 독립된 어플리케이션으로 동작할 수 있다.To this end, an extension program for generating a query may be installed in a web browsing tool in the form of a plug-in, an ActiveX, a tool bar, or the like, or may be embedded in a specific application in the form of an SDK in a mobile device or may operate as an independent application.
서비스 서버는 쿼리에 포함된 이미지 객체와 유사한 이미지를 상품 데이터베이스에서 검색하고, 검색 결과를 사용자 디바이스에 제공할 수 있다. 사용자가 검색 결과에 연결된 링크를 클릭하면, 해당 유아 용품의 온라인 판매처의 웹페이지 등이 웹브라우저의 새 탭으로 표시될 수 있다. The service server can retrieve an image similar to the image object included in the query in the goods database and provide the search result to the user device. When a user clicks a link linked to a search result, a web page of an online retailer of the baby goods can be displayed as a new tab of the web browser.
또 다른 예로 사용자가 검색 결과에 연결된 아이콘을 클릭하면 해당 유아 용품의 이름; 사시도, 정면도, 배면도, 측면도 또는 평면도 등의 사진이나 도면; 사용 연령; 사용 방법; 제조사 정보; 구매 후기; 오픈 마켓의 가격 정보 또는 최저가 정보; 또는 해당 유아 용품의 관심도로 미루어 추천할 수 있는 다른 추천 상품에 대한 정보 등이 포함되는 미리보기 페이지가 팝업 형식으로 표시될 수 있다. 나아가 감섹 상품의 온라인 판매 페이지 등도 표시될 수 있다. Another example is when a user clicks on the icon associated with the search result, the name of the infant's article; Photographs or drawings such as a perspective view, a front view, a back view, a side view, or a plan view; Age of use; How to use; Manufacturer information; Purchase Review; Open market price or lowest price information; Or information about other recommended products that can be recommended due to the interest of the child care products, may be displayed in a pop-up format. Furthermore, online sales pages of KAMSEC products can be displayed.
이와 같은 방식으로 활용될 수 있는 이미지 검색에는 두개의 프레임워크가 존재하는데, 하나는 텍스트 기반의 이미지 검색이며 다른 하나는 컨텐츠 기반의 이미지 검색이다. There are two frameworks for image retrieval that can be used in this way: one is text based image retrieval and the other is content based image retrieval.
텍스트 기반의 이미지 검색에서는, 데이터베이스의 모든 이미지는 키워드로 라벨링되며, 라벨 기반으로 이미지 검색이 수행될 수 있다. 그러나 이는 라벨링 과정에서 사람의 주관이 개입되게 되어 수학적인 결과를 도출할 수 없는 문제가 있다. 한편, 컨텐츠 기반의 이미지 검색은 이미지들 사이의 시각적 유사성을 이용하여 검색을 수행하게 된다.In text-based image retrieval, all images in the database are labeled with keywords, and image retrieval can be performed on a label basis. However, there is a problem that the subject of the human being is intervened in the labeling process and the mathematical result can not be derived. On the other hand, content-based image retrieval performs retrieval using visual similarity between images.
본 발명은 이미지 검색을 위해 이미지의 시각적 특징을 프로세싱하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. 보다 구체적으로 본 발명을 따르면, 임의의 이미지의 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너뛰면서 추출하고, 인접하여 추출된 화소들의 색의 변화 값에 대한 데이터를 로컬 디스크립터로 생성할 수 있다.It is an object of the present invention to provide a method for processing a visual feature of an image for image retrieval. More specifically, according to the present invention, pixels of a feature region of an arbitrary image can be skipped at predetermined intervals, and data on a change value of a color of adjacent pixels extracted can be generated as a local descriptor.
나아가 본 발명의 다른 실시예를 따르면, 임의의 이미지의 특징 영역의 화소 중 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 1화소와 인접한 제 2 화소의 색 정보가 임의의 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 해당 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상이한 값을 가지면 해당 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산한 데이터를 로컬 디스크립터로 생성할 수 있다. According to another embodiment of the present invention, if the color information of the first pixel and the color information of the second pixel adjacent to the first pixel in the pixels of the feature region of an arbitrary image have the same value for any category, And if data having different values are to be generated for the category, data for calculating the change values of the colors of the first pixel and the second pixel may be generated as a local descriptor.
본 발명의 실시예를 따르는 이미지 검색 방법은 첨부된 도면을 참고하여 보다 자세하게 후술된다. An image retrieval method according to an embodiment of the present invention will be described in more detail below with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따르는 이미지 검색 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 1 is a flowchart for explaining an image search method according to an embodiment of the present invention.
단계 110에서 이미지 검색 서비스 서버는, 이미지 데이터베이스를 구축하기 위해 이미지를 수집할 수 있다. In step 110, the image search service server may collect images to build an image database.
보다 구체적으로, 서비스 서버는 크롤러, 파서, 인덱서를 구비하여, 온라인 에서 웹 문서를 수집하고, 웹 문서에 포함된 이미지 및 이미지에 연결된 각종 텍스트 정보에 접근할 수 있다. More specifically, the service server includes a crawler, a parser, and an indexer to collect web documents on-line and access various types of text information linked to images and images included in the web documents.
예를 들어 크롤러는 관심 분야의 웹 주소 목록을 수집하고, 웹사이트를 확인하여 링크를 추적하는 방식으로 이"G와 관련된 데이터를 서비스 서버로 전달할 수 있다. 이때 파서는 크롤링 과정 중에 수집된 웹 문서를 해석하여 페이지에 포함된 이미지, 상기 이미지와 연결된 텍스트 정보를 추출하며, 인덱서는 해당 위치와 의미를 색인할 수 있다. For example, a crawler might collect a list of Web addresses of interest, track Web sites, and track links to deliver data related to this "G" to the service server, And extracts the image included in the page and the text information linked with the image, and the indexer can index the corresponding position and meaning.
나아가 서비스 서버는 수집된 이미지를 프로세싱할 수 있다. 이는 다른 텍스트 정보에 의존하지 않고, 이미지를 기준으로 객체를 레이블링하고 나아가 이미지의 유사도를 기준으로 검색 결과를 제공하기 위한 것이다. Further, the service server can process the collected images. This is for labeling the object based on the image and further providing the search result based on the similarity of the image, without relying on other text information.
이를 위해 서비스 서버는 수집된 이미지의 특징을 추출하고, 검색을 효율성을 위해 이미지들의 특징 정보를 구조화 (indexing)할 수 있다. To do this, the service server extracts features of the collected images and indexes feature information of the images for efficiency in searching.
보다 구체적으로 서비스 서버는 이미지들의 특징 영역을 탐지(Interest Point Detection)할 수 있다. 특징 영역이란, 이미지들 사이의 동일 유사 여부를 판단하기 위한 이미지의 특징에 대한 기술자, 즉 특징 기술자(Feature Descriptor)를 추출하는 주요 영역을 말한다. (단계 120)More specifically, the service server can detect the feature region of the images (Interest Point Detection). The feature region refers to a main region for extracting a descriptor, that is, a feature descriptor, of an image for judging whether or not there is a similarity among images. (Step 120)
이러한 특징 영역은 이미지가 포함하고 있는 윤곽선, 윤곽선 중에서도 코너 등의 모퉁이, 주변 영역과 구분되는 블롭(blob), 이미지의 변형에 따라 불변하거나 공변하는 영역, 또는 주변 밝기보다 어둡거나 밝은 특징이 있는 극점일 수 있으며 이미지의 패치(조각) 또는 이미지 전체를 대상으로 할 수 있다. These characteristic areas are defined by the blobs that are distinguished from the contour lines and corners of the image by the corners of the corners and the surrounding areas, the areas which are unchanged or crooked according to the deformation of the image, And may be targeted to a patch (piece) of an image or an entire image.
본 발명의 실시예에 따르면 서비스 서버는 이미지에서 시점, 환경 변화 등의 왜곡에 불변하는 영역을 상기 특징 영역으로 추출할 수 있다.According to the embodiment of the present invention, the service server can extract, as the feature region, a region that is invariable to distortion such as a change in viewpoint or environment in the image.
나아가 서비스 서버는 특징 영역에서 특징 기술자를 추출(Descriptor Extraction)할 수 있다. (단계 130) 특징 기술자는 이미지의 특징들을 벡터 값으로 표현한 것이다. Furthermore, the service server can extract the descriptor from the feature region (Descriptor Extraction). (Step 130) The feature descriptor is a vector value representing the characteristics of the image.
이러한 특징 기술자는 해당 이미지에 대한 특징 영역의 위치, 또는 특징 영역의 밝기, 색상, 선명도, 그라디언트, 스케일 또는 패턴 정보를 이용하여 계산할 수 있다. 예를 들어 특징 기술자는 특징 영역의 밝기 값, 밝기의 변화 값 또는 분포 값 등을 벡터로 변환하여 계산할 수도 있다. The feature descriptor can be calculated using the position of the feature region for the image, or the brightness, color, sharpness, gradient, scale, or pattern information of the feature region. For example, the feature descriptor may be calculated by converting the brightness value, the brightness value, or the distribution value of the feature region into a vector.
한편 이미지에 대한 특징 기술자는 위와 같이 특징 영역에 기반한 지역 기술자(Local Descriptor) 뿐 아니라, 전역 기술자(Global descriptor), 빈도 기술자(Frequency Descriptor), 바이너리 기술자(Binary Descriptor) 또는 신경망 기술자(Neural Network descriptor)로 표현될 수 있다. On the other hand, the feature descriptor for the image may include a global descriptor, a frequency descriptor, a binary descriptor, or a neural network descriptor as well as a local descriptor based on the feature region as described above. . ≪ / RTI >
보다 구체적으로, 특징 기술자는 이미지 전체 또는 이미지를 임의의 기준으로 분할한 구역 각각, 또는 특징 영역 각각의 밝기, 색상, 선명도, 그라디언트, 스케일, 패턴 정보 등을 벡터값으로 변환하여 추출하는 전역 기술자 (Global descriptor)를 포함할 수 있다. More specifically, the feature descriptor may include a global descriptor (e.g., a global descriptor) for converting the brightness, color, sharpness, gradient, scale, pattern information, etc. of each of the regions divided by the entire image or an arbitrary reference, Global descriptor).
예를 들어 특징 기술자는 미리 구분한 특정 기술자들이 이미지에 포함되는 횟수, 종래 정의된 색상표와 같은 전역적 특징의 포함 횟수 등을 벡터값으로 변환하여 추출하는 빈도 기술자 (Frequency Descriptor), 각 기술자들의 포함 여부 또는 기술자를 구성하는 각 요소 값들의 크기가 특정값 보다 크거나 작은지 여부를 비 단위로 추출한 뒤 이를 정수형으로 변환하여 사용하는 바이너리 기술자 (Binary descriptor), 신경망(Neural Network)의 레이어에서 학습 또는 분류를 위해 사용되는 영상정보를 추출하는 신경망 기술자(Neural Network descriptor)를 포함할 수 있다. For example, the feature descriptor may include a frequency descriptor for converting the number of times the specific descriptors classified into the image are included in the image, the number of inclusions of the global feature such as the previously defined color table, etc. into a vector value, A binary descriptor which extracts whether the size of each element value constituting the descriptor is larger or smaller than a specific value and transforms it into an integer type and uses it in a layer of a neural network Or a neural network descriptor for extracting image information used for classification.
특히 본 발명의 실시예를 따르는 서비스 서버는 특징 영역의 색 정보를 디스크립터로 추출할 수 있다. 보다 구체적으로 서비스 서버는, 특징 영역을 구성하는 화소들 사이의 색의 차이 값을 이용하여 디스크립터를 생성할 수 있다.In particular, the service server according to the embodiment of the present invention can extract the color information of the feature region by a descriptor. More specifically, the service server can generate a descriptor using the color difference value between pixels constituting the feature region.
상기 디스크립터는 이미지의 특징 영역을 구성하는 화소 중 인접하는 화소들 사이의 색상, 채도, 명도 값의 차이, 즉 색차를 벡터값으로 표현하는 방식으로 생성될 수 있다. 이때 색차는 동일한 경우, 기준 화소보다 인접 화소가 큰 경우, 기준 화소보다 인접 화소가 작은 경우로 분류하여 3 종류의 값으로 표현될 수 있다. The descriptor may be generated by expressing a color difference, a chrominance difference, or a color difference between neighboring pixels among the pixels constituting the characteristic region of the image as a vector value. In this case, when the color difference is the same, when the adjacent pixel is larger than the reference pixel, and when the adjacent pixel is smaller than the reference pixel, the color difference may be expressed by three kinds of values.
그런데 위와 같은 방식을 따르면, 이미지의 특징 영역을 구성하는 화소 수 곱하기 3번의 연산이 필요하게 되는데, 여기에 소모되는 리소스가 과다하여 고화질의 이미지 프로세싱에는 적합하지 않은 문제가 있다. However, according to the above-described method, the number of pixels constituting the feature region of the image multiplied by 3 is required. However, there is a problem that the resources consumed here are too large to be suitable for high-quality image processing.
본 발명의 실시예를 따르면, 이미지의 색차 디스크립터는 특징 영역의 전체 화소에 대해 생성하지 않고, 미리 설정된 간격으로 건너뛰면서 추출한 화소에 대해 생성할 수 있다. 고화질의 데이터는 인접한 화소들의 색 정보는 중복되는 경우가 많기 때문에, 임의의 간격으로 화소를 추출하고 추출된 화소들의 색차 정보만 디스크립터로 표현해도 검색의 효율이 낮아지는 정도가 크지 않기 때문이다. According to the embodiment of the present invention, a chrominance descriptor of an image can be generated for pixels extracted while skipping at predetermined intervals, without generating for all the pixels of the feature region. Since the color information of adjacent pixels is often overlapped in the high-quality data, even if the pixels are extracted at an arbitrary interval and only the color difference information of the extracted pixels is expressed by the descriptor, the efficiency of the search is not lowered.
이 경우 서비스 서버는 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너뛰면서 추출하고, 인접하여 추출된 화소들의 색의 변화 값에 대한 데이터를 디스크립터로 생성할 수 있다. In this case, the service server extracts the pixels of the feature region by skipping at predetermined intervals, and generates data on the change values of the colors of the adjacent pixels as a descriptor.
본 발명의 다른 실시예를 따르면, 이미지의 색차 디스크립터는 임의의 화소와 인접한 화소의 색 정보가 동일한 경우에는 하나의 값만 추출하고, 상이한 경우에는 색차 값을 계산하는 방식으로 생성할 수 있다. 이와 같은 방식을 따르면, 전체 화소의 색 정보와 함께 색차 정보를 디스크립터로 표현할 수 있어 보다 정밀한 검색이 가능한 효과가 있다. According to another embodiment of the present invention, a chrominance descriptor of an image may be generated by extracting only one value when the color information of an arbitrary pixel is the same as the color information of an adjacent pixel, and calculating a color difference value when the color information is different. According to this method, chrominance information can be represented by the descriptor together with the color information of all the pixels, so that there is an effect that more precise searching is possible.
나아가 서비스 서버는 추출한 로컬 디스크립터를 통합하여 특징 정보 벡터로 표현하고 이를 인덱스 값으로 하여 해당 이미지에 인덱싱할 수 있다. (단계 140)Furthermore, the service server can integrate the extracted local descriptors and express them as a feature information vector, and index the corresponding images as an index value. (Step 140)
이때 본 발명의 실시예를 따르는 서비스 서버는 상기 특징 정보 벡터와 해당 이미지의 시간 정보를 결합하여 인덱스 값을 생성할 수도 있다. 이미지의 시간 정보는 이미지가 생성된 시간, 이미지가 서비스 서버에 수신된 시간, 이미지가 데이터베이스에 업로딩된 시간 등을 예시할 수 있다. At this time, the service server according to the embodiment of the present invention may generate the index value by combining the feature information vector and the time information of the image. The time information of the image may illustrate the time the image was created, the time the image was received at the service server, the time the image was uploaded to the database, and so on.
이와 같은 방식을 따르면, 인덱스 값으로 이미지의 로컬 정보 뿐만 아니라 이미지의 시간 정보가 포함되기 때문에 시간 변수를 고려한 검색 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다. According to this method, the index value includes not only the local information of the image but also the time information of the image, so that it is possible to provide a search service considering time variables.
한편, 본 발명의 실시예를 따르는 서비스 서버는 이미지 데이터베이스를 분산 환경에서 구축할 수 있다. 이때 서비스 서버는 해시 함수를 적용하여 데이터베이스를 분할하고 분할된 데이터베이스를 지정된 머신에 저장할 수 있다. Meanwhile, the service server according to the embodiment of the present invention can construct an image database in a distributed environment. At this time, the service server can apply the hash function to divide the database and store the divided database on the designated machine.
이때 본 발명의 실시예를 따르는 서비스 서버는 상기 특징 정보 벡터와 해당 이미지의 시간 정보를 결합하여 해시 함수를 생성할 수도 있다. 이미지의 시간 정보는 이미지가 생성된 시간, 이미지가 서비스 서버에 수신된 시간, 이미지가 데이터베이스에 업로딩된 시간 등을 예시할 수 있다. At this time, the service server according to the embodiment of the present invention may generate the hash function by combining the feature information vector and the time information of the image. The time information of the image may illustrate the time the image was created, the time the image was received at the service server, the time the image was uploaded to the database, and so on.
도 2는 본 발명의 실시예를 따르는 서비스 서버에서 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다. FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of retrieving an image similar to a query image in a service server according to an embodiment of the present invention.
단계 210에서 서비스 서버는 이미지 데이터베이스를 구축할 수 있다. 본 발명의 실시예를 따르는 이미지 데이터베이스 구축 방법은 도 1에 대한 설명에서 전술한 것과 같다. In step 210, the service server may build an image database. An image database building method according to an embodiment of the present invention is the same as the one described in the description of FIG.
단계 220에서 서비스 서버는 클라이언트로부터 이미지 검색을 문의하는 쿼리를 수신할 수 있다. In step 220, the service server may receive a query from the client to query the image.
이를 위해 클라이언트는 쿼리 생성 및 결과 수신을 위한 프로그램을 실행할 수 있다. 상기 프로그램은 플러그인, 엑티브엑스 등의 형식으로 모바일 단말 또는 데스크탑의 웹브라우징 툴에 설치되는 익스텐션 프로그램일 수 있으며, 또는 모바일 단말에 설치되는 어플리케이션일 수 있다. To do this, the client can run a program to generate queries and receive results. The program may be an extension program installed in a mobile terminal or a web browsing tool of a desktop in the form of a plug-in, an active X, or the like, or may be an application installed in a mobile terminal.
상기 프로그램은 클라이언트가 본원발명의 실시예를 따르는 서비스 서버로부터 내려받기하고 설치할 수 있으며, 나아가 서비스 서버로부터 온라인 어플리케이션 마켓 등의 웹사이트 서버를 통하여 내려받기하고 설치할 수도 있다. The program can be downloaded and installed from a service server according to an embodiment of the present invention, and further downloaded from a service server through a website server such as an online application market.
서비스 서버는 쿼리를 수신하면, 상기 쿼리에 포함된 이미지를 확인하고, 이후의 검색을 위해 해당 이미지를 프리 프로세싱할 수 있다. 쿼리 이미지에 대한 프리 프로세싱은 이후의 이미지 프로세싱과 달리, 검색을 위해 쿼리 이미지 자체의 스케일을 미리 설정된 포멧에 따라 변경하거나 사이즈를 변경하거나 해상도를 변경할 수 있다. When the service server receives the query, it can identify the image included in the query and pre-process the image for later retrieval. Unlike subsequent image processing, the pre-processing of the query image can change the scale of the query image itself for search, resize, or change the resolution according to a predetermined format.
나아가 단계 230에서 서비스 서버는 쿼리 이미로부터 색 정보를 디스크립터로 추출할 수 있다. Further, in step 230, the service server may extract the color information from the query image as a descriptor.
보다 구체적으로, 먼저 서비스 서버는 쿼리 이미지의 특징 영역을 탐지할 수 있다. 특징 영역이란, 이미지들 사이의 동일 유사 여부를 판단하기 위한 이미지의 특징에 대한 기술자, 즉 특징 기술자를 추출하는 주요 영역을 말한다. More specifically, the service server can first detect the feature region of the query image. The feature region refers to a main region for extracting a descriptor, that is, a feature descriptor, of an image for judging whether or not there is a similarity between images.
이러한 특징 영역은 이미지가 포함하고 있는 윤곽선, 윤곽선 중에서도 코너 등의 모퉁이, 주변 영역과 구분되는 블롭(blob), 이미지의 변형에 따라 불변하거나 공변하는 영역, 또는 주변 밝기보다 어둡거나 밝은 특징이 있는 극점일 수 있으며 이미지의 패치(조각) 또는 이미지 전체를 대상으로 할 수 있다. These characteristic areas are defined by the blobs that are distinguished from the contour lines and corners of the image by the corners of the corners and the surrounding areas, the areas which are unchanged or crooked according to the deformation of the image, And may be targeted to a patch (piece) of an image or an entire image.
본 발명의 실시예에 따르면 서비스 서버는 이미지에서 시점, 환경 변화 등의 왜곡에 불변하는 영역을 상기 특징 영역으로 추출할 수 있다.According to the embodiment of the present invention, the service server can extract, as the feature region, a region that is invariable to distortion such as a change in viewpoint or environment in the image.
나아가 서비스 서버는 특징 영역에서 특징 기술자를 추출할 수 있다. 특징 기술자는 이미지의 특징들을 벡터 값으로 표현한 것이다. Further, the service server can extract the feature descriptor from the feature region. The feature descriptor is a vector value representing the characteristics of the image.
이러한 특징 기술자는 해당 이미지에 대한 특징 영역의 위치, 또는 특징 영역의 밝기, 색상, 선명도, 그라디언트, 스케일 또는 패턴 정보를 이용하여 계산할 수 있다. 예를 들어 특징 기술자는 특징 영역의 밝기 값, 밝기의 변화 값 또는 분포 값 등을 벡터로 변환하여 계산할 수도 있다. The feature descriptor can be calculated using the position of the feature region for the image, or the brightness, color, sharpness, gradient, scale, or pattern information of the feature region. For example, the feature descriptor may be calculated by converting the brightness value, the brightness value, or the distribution value of the feature region into a vector.
한편 이미지에 대한 특징 기술자는 위와 같이 특징 영역에 기반한 지역 기술자(Local Descriptor) 뿐 아니라, 전역 기술자(Global descriptor), 빈도 기술자(Frequency Descriptor), 바이너리 기술자(Binary Descriptor) 또는 신경망 기술자(Neural Network descriptor)로 표현될 수 있다. On the other hand, the feature descriptor for the image may include a global descriptor, a frequency descriptor, a binary descriptor, or a neural network descriptor as well as a local descriptor based on the feature region as described above. . ≪ / RTI >
보다 구체적으로, 특징 기술자는 이미지 전체 또는 이미지를 임의의 기준으로 분할한 구역 각각, 또는 특징 영역 각각의 밝기, 색상, 선명도, 그라디언트, 스케일, 패턴 정보 등을 벡터값으로 변환하여 추출하는 전역 기술자 (Global descriptor)를 포함할 수 있다. More specifically, the feature descriptor may include a global descriptor (e.g., a global descriptor) for converting the brightness, color, sharpness, gradient, scale, pattern information, etc. of each of the regions divided by the entire image or an arbitrary reference, Global descriptor).
예를 들어 특징 기술자는 미리 구분한 특정 기술자들이 이미지에 포함되는 횟수, 종래 정의된 색상표와 같은 전역적 특징의 포함 횟수 등을 벡터값으로 변환하여 추출하는 빈도 기술자 (Frequency Descriptor), 각 기술자들의 포함 여부 또는 기술자를 구성하는 각 요소 값들의 크기가 특정값 보다 크거나 작은지 여부를 비 단위로 추출한 뒤 이를 정수형으로 변환하여 사용하는 바이너리 기술자 (Binary descriptor), 신경망(Neural Network)의 레이어에서 학습 또는 분류를 위해 사용되는 영상정보를 추출하는 신경망 기술자(Neural Network descriptor)를 포함할 수 있다. For example, the feature descriptor may include a frequency descriptor for converting the number of times the specific descriptors classified into the image are included in the image, the number of inclusions of the global feature such as the previously defined color table, etc. into a vector value, A binary descriptor which extracts whether the size of each element value constituting the descriptor is larger or smaller than a specific value and transforms it into an integer type and uses it in a layer of a neural network Or a neural network descriptor for extracting image information used for classification.
특히 본 발명의 실시예를 따르는 서비스 서버는 쿼리 이미지에서 특징 영역의 색 정보를 디스크립터로 추출할 수 있다. 보다 구체적으로 서비스 서버는, 특징 영역을 구성하는 화소들 사이의 색의 차이 값을 이용하여 디스크립터를 생성할 수 있다.In particular, the service server according to the embodiment of the present invention can extract the color information of the feature region from the query image as a descriptor. More specifically, the service server can generate a descriptor using the color difference value between pixels constituting the feature region.
상기 디스크립터는 이미지의 특징 영역을 구성하는 화소 중 인접하는 화소들 사이의 색상, 채도, 명도 값의 차이, 즉 색차를 벡터값으로 표현하는 방식으로 생성될 수 있다. 이때 색차는 동일한 경우, 기준 화소보다 인접 화소가 큰 경우, 기준 화소보다 인접 화소가 작은 경우로 분류하여 3 종류의 값으로 표현될 수 있다. The descriptor may be generated by expressing a color difference, a chrominance difference, or a color difference between neighboring pixels among the pixels constituting the characteristic region of the image as a vector value. In this case, when the color difference is the same, when the adjacent pixel is larger than the reference pixel, and when the adjacent pixel is smaller than the reference pixel, the color difference may be expressed by three kinds of values.
그런데 위와 같은 방식을 따르면, 이미지의 특징 영역을 구성하는 화소 수 곱하기 3번의 연산이 필요하게 되는데, 여기에 소모되는 리소스가 과다하여 고화질의 이미지 프로세싱에는 적합하지 않은 문제가 있다. However, according to the above-described method, the number of pixels constituting the feature region of the image multiplied by 3 is required. However, there is a problem that the resources consumed here are too large to be suitable for high-quality image processing.
본 발명의 실시예를 따르면, 이미지의 색차 디스크립터는 특징 영역의 전체 화소에 대해 생성하지 않고, 미리 설정된 간격으로 건너뛰면서 추출한 화소에 대해 생성할 수 있다. 고화질의 데이터는 인접한 화소들의 색 정보는 중복되는 경우가 많기 때문에, 임의의 간격으로 화소를 추출하고 추출된 화소들의 색차 정보만 디스크립터로 표현해도 검색의 효율이 낮아지는 정도가 크지 않기 때문이다. According to the embodiment of the present invention, a chrominance descriptor of an image can be generated for pixels extracted while skipping at predetermined intervals, without generating for all the pixels of the feature region. Since the color information of adjacent pixels is often overlapped in the high-quality data, even if the pixels are extracted at an arbitrary interval and only the color difference information of the extracted pixels is expressed by the descriptor, the efficiency of the search is not lowered.
이 경우 서비스 서버는 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너뛰면서 추출하고, 인접하여 추출된 화소들의 색의 변화 값에 대한 데이터를 디스크립터로 생성할 수 있다. In this case, the service server extracts the pixels of the feature region by skipping at predetermined intervals, and generates data on the change values of the colors of the adjacent pixels as a descriptor.
본 발명의 다른 실시예를 따르면, 이미지의 색차 디스크립터는 임의의 화소와 인접한 화소의 색 정보가 동일한 경우에는 하나의 값만 추출하고, 상이한 경우에는 색차 값을 계산하는 방식으로 생성할 수 있다. 이와 같은 방식을 따르면, 전체 화소의 색 정보와 함께 색차 정보를 디스크립터로 표현할 수 있어 보다 정밀한 검색이 가능한 효과가 있다. According to another embodiment of the present invention, a chrominance descriptor of an image may be generated by extracting only one value when the color information of an arbitrary pixel is the same as the color information of an adjacent pixel, and calculating a color difference value when the color information is different. According to this method, chrominance information can be represented by the descriptor together with the color information of all the pixels, so that there is an effect that more precise searching is possible.
나아가 서비스 서버는 추출한 로컬 디스크립터를 통합하여 특징 정보 벡터로 표현하고 이를 인덱스 값으로 하여 쿼리 이미지에 인덱싱할 수 있다. (단계 240)Furthermore, the service server can integrate the extracted local descriptors into a feature information vector and index the query image with the index value. (Step 240)
이때 본 발명의 실시예를 따르는 서비스 서버는 상기 특징 정보 벡터와 쿼리 이미지의 시간 정보를 결합하여 쿼리 이미지에 대한 인덱스 값을 생성할 수도 있다. 이미지의 시간 정보는 쿼리 이미지가 생성된 시간, 쿼리 이미지가 서비스 서버에 수신된 시간 등을 예시할 수 있다. At this time, the service server according to the embodiment of the present invention may combine the feature information vector with the time information of the query image to generate an index value for the query image. The time information of the image may illustrate the time at which the query image was generated, the time at which the query image was received at the service server, and so on.
이와 같은 방식을 따르면, 인덱스 값으로 쿼리 이미지의 로컬 정보 뿐만 아니라 이미지의 시간 정보가 포함되기 때문에 시간 변수를 고려한 검색 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다. According to this method, since the index value includes not only the local information of the query image but also the time information of the image, a search service considering the time variable can be provided.
이후 단계 250에서 서비스 서버는 쿼리 이미지의 인덱스 값과 데이터베이스 이미지의 인덱스 값을 이용하여 쿼리 이미지와 데이터베이스 이미지 사이의 유사도를 계산할 수 있다. In step 250, the service server can calculate the similarity between the query image and the database image using the index value of the query image and the index value of the database image.
예를 들어 서비스 서버는, 데이터베이스 이미지의 특징 기술자 벡터 값과 쿼리 이미지의 특징 기술자 벡터 값 사이의 거리가 미리 설정된 임계값 이내인지 여부를 판단하고, 임계값 이내인 경우, 해당 데이터베이스 이미지를 쿼리 이미지와 유사한 것으로 판단할 수 있다. For example, the service server determines whether the distance between the feature descriptor vector value of the database image and the feature descriptor vector value of the query image is within a preset threshold value, and if the distance is within the threshold value, It can be judged to be similar.
나아가 서비스 서버는 검색 결과를 재검증 할 수 있다. 재검증은 해당 이미지에 대한 특징 기술자의 색차 정보, 스케일, 회전 정보 및 분포 정보 등 특징 정보의 속성을 이용하여 쿼리 이미지와 데이터베이스 이미지의 일치 정도를 판단하고 일치 정도가 미리 설정된 임계값을 상회할 경우 재검증을 통과하는 형태로 진행할 수 있다. Further, the service server can re-verify the search result. The re-verification determines the degree of matching between the query image and the database image by using the attribute of the feature information such as color-difference information, scale, rotation information and distribution information of the feature descriptor for the image, and when the degree of matching exceeds a predetermined threshold value It can proceed in a form that passes re-verification.
도 3은 본 발명의 실시예에 따르는 로컬 색차 디스크립터 추출 방법을 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for explaining a local color difference descriptor extracting method according to an embodiment of the present invention.
이미지의 색 정보를 디스크립터로 추출하는 경우, 특징 영역을 구성하는 화소들 사이의 색의 차이 값을 이용하여 디스크립터를 생성할 수 있다. 상기 디스크립터는 이미지의 특징 영역을 구성하는 화소 중 인접하는 화소들 사이의 색상, 채도, 명도 값의 차이, 즉 색차를 벡터값으로 표현하는 방식으로 생성될 수 있다. 이때 색차는 동일한 경우, 기준 화소보다 인접 화소가 큰 경우, 기준 화소보다 인접 화소가 작은 경우로 분류하여 3 종류의 값으로 표현될 수 있다. When color information of an image is extracted by a descriptor, a descriptor can be generated by using a color difference value between pixels constituting the feature region. The descriptor may be generated by expressing a color difference, a chrominance difference, or a color difference between neighboring pixels among the pixels constituting the characteristic region of the image as a vector value. In this case, when the color difference is the same, when the adjacent pixel is larger than the reference pixel, and when the adjacent pixel is smaller than the reference pixel, the color difference may be expressed by three kinds of values.
그런데 위와 같은 방식을 따르면, 이미지의 특징 영역을 구성하는 화소 수 곱하기 3번의 연산이 필요하게 된다. 도 3A는 이를 예시하고 있으며, 이 경우 디스크립터 표현에 많은 리소스가 소요되어 고화질의 이미지 프로세싱에는 적합하지 않은 문제가 있다. However, according to the above method, the number of pixels constituting the feature region of the image multiplied by 3 is required. FIG. 3A exemplifies this, and in this case, a large amount of resources are required to represent the descriptor, which is not suitable for high-quality image processing.
본 발명의 실시예를 따르면, 이미지의 색차 디스크립터는 임의의 화소와 인접한 화소의 색 정보가 동일한 경우에는 하나의 값만 추출하고, 상이한 경우에는 색차 값을 계산하는 방식으로 생성할 수 있다. 도 3B는 이를 예시하고 있으며, 이와 같은 방식을 따르면, 전체 화소의 색 정보와 함께 색차 정보를 디스크립터로 표현할 수 있다. 따라서 보다 정밀한 검색이 가능하며, 중복되는 데이터가 제거되기 때문에 효율적이다. According to the embodiment of the present invention, the chrominance descriptor of the image can be generated by extracting only one value when the color information of an arbitrary pixel is the same as the color information of an adjacent pixel, and calculating the color difference value when the color information is different. FIG. 3B illustrates this. According to this method, chrominance information together with color information of all pixels can be expressed by a descriptor. Therefore, more precise searching is possible, and redundant data is eliminated, which is efficient.
도 4은 본 발명의 실시예에 따라 진행되는 이미지 검색 방법의 예시를 설명하기 위한 순서도이다. 4 is a flowchart illustrating an example of an image retrieval method according to an embodiment of the present invention.
도 4의 단계 410, 단계 420, 단계 455 및 단계 460의 내용은 앞서 설명한 도 1 또는 도 2에 대한 내용과 실질적으로 동일하므로 이하에서는 차이점 위주로 도 4에 대해 설명된다. The contents of
단계 425에서 클라이언트는 디스플레이된 이미지에 포함된 객체들을 구분하는 처리를 진행할 수 있다. 예를 들어 클라이언트는 디스플레이된 이미지의 윤곽선 등을 이용하여 배경, 사람, 커피캔, 로션 등의 객체로 구분할 수 있다. In
단계 430에서 클라이언트는 구분된 이미지 객체에 대한 사용자 선택 입력을 수신할 수 있다. 이때 클라이언트는 구현의 목적에 따라 배경이나 사람 등의 객체는 사용자가 선택할 수 없도록 하고, 매매 가능한 상품에 대한 객체만 선택하도록 설정할 수 있다. In
단계 440에서 클라이언트는 사용자가 선택한 객체 이미지를 쿼리 이미지로 하여 이에 대한 특징 정보를 생성하는 처리를 할 수 있다. 보다 구체적으로 클라이언트는 사용자가 선택한 이미지 객체의 특징 영역을 탐지하고, 특징 기술자를 추출할 수 있으며, 구체적인 내용은 도 1 또는 도 2에 대한 설명에서 전술한 것과 같다. 한편, 쿼리 이미지의 특징 영역의 개수와 특징 기술자의 개수는 프로세스의 성능을 고려하여 클라이언트마다 달리 설정할 수 있다. In step 440, the client may perform a process of generating feature information on the object image selected by the user as a query image. More specifically, the client can detect the feature region of the image object selected by the user and extract the feature descriptor. The concrete contents are the same as those described in the description of FIG. 1 or FIG. On the other hand, the number of characteristic regions and the number of characteristic descriptors in the query image can be set differently for each client considering the performance of the process.
이후 단계 445에서 클라이언트는 생성한 쿼리 이미지의 특징 정보를 서버에게 전송할 수 있다. In step 445, the client can transmit the feature information of the generated query image to the server.
도 4의 실시예를 따르면 클라이언트에 표시된 이미지 자체가 아니라, 사용자가 선택한 객체 이미지에 대한 특징 정보만이 네트워크를 통해 이동할 수 있다. 따라서 네트워크로 이동되는 데이터 양이 대폭 감소할 수 있으며, 업로드 및 다운로드에 소요되는 시간이 감소하여 전체 시스템의 속도를 개선되는 효과가 있다. According to the embodiment of FIG. 4, not only the image displayed on the client, but only the feature information of the object image selected by the user can be moved through the network. Therefore, the amount of data moved to the network can be greatly reduced, and the time required for uploading and downloading is reduced, thereby improving the speed of the entire system.
한편, 단계 465에서 서비스 서버는 데이터베이스 이미지의 특징 정보를 분류한 것과 동일한 기준에 따라 수신한 쿼리 이미지 특징 정보를 변환하는 처리를 할 수 있다. On the other hand, in
이후 단계 490, 단계 440의 내용은 도 1 또는 도 2에 대한 설명과 실질적으로 동일하다. 단계 450에서 클라이언트는 검색 결과를 표시할 수 있다. The contents of
도 5은 본 발명의 실시예를 따르는 클라이언트의 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 본 명세서에서는 스마트폰, 테블릿, PDA 등 모바일 단말에 대해 설명하지만 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 실시예를 따르는 클라이언트는 퍼스널 컴퓨터나 노트북일 수 있다. 5 is a block diagram illustrating a configuration of a client according to an embodiment of the present invention. Although a mobile terminal such as a smart phone, a tablet, and a PDA is described in this specification, the present invention is not limited thereto, and a client according to an embodiment of the present invention may be a personal computer or a notebook computer.
도 5에서 도시되는 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 클라이언트(500)는 통신부(510), 터치스크린부(530), 입력부(520), 저장부(540) 및 제어부(560)를 포함할 수 있으며, 도 6에 도시된 것은 아니지만 오디오 처리부, 비디오 처리부를 더 포함할 수 있다. 5, the
통신부(510)는 클라이언트(500)의 유무선 통신을 위한 해당 데이터의 송수신 기능을 수행하며, 유무선 채널을 통해 데이터를 수신하여 제어부(550)로 출력하고, 제어부(550)로부터 출력된 데이터를 무유선 채널을 통해 전송하는 기능을 수행한다. The
터치스크린부(530)는 터치패널(533) 및 표시부(536)를 포함한다. 특히 본 발명의 실시예를 따르는 터치패널(533)은 표시부(536)에 표시된 이미지 중 상품 객체에 대한 사용자의 선택 입력을 수신하고, 표시부(536)는 상품 정보를 디스플레이하는 기능을 수행할 수 있다. The
입력부(520)는 클라이언트(500)를 제어하기 위한 사용자의 입력을 수신하고 입력 신호를 생성하여 제어부(550)에 전달할 수 있다. 본 발명의 선호되는 실시예에서 클라이언트(500)는 터치스크린부(530)만으로 모든 조작이 가능하다. 이 경우 터치패널(533)이 입력부(520)의 기능을 수행할 수 있다. The
저장부(540)는 클라이언트(500)의 동작에 필요한 프로그램 및 데이터를 저장하는 역할을 수행하며, 프로그램 영역과 데이터 영역으로 구분될 수 있다. 본 발명의 실시예를 따르는 저장부(540)의 데이터 영역은 쿼리 이미지 또는 쿼리 이미지의 특징 정보를 저장할 수 있다. 나아가 본 발명의 실시예를 따르는 저장부(540)의 프로그램 영역은 상품 정보를 표시하는 처리를 클라이언트에서 실행시키기 위한 어플리케이션을 저장할 수 있다. The
상기 어플리케이션은 표시부(536)에 디스플레이된 이미지를 쿼리 이미지(Query Image)로서 서버로 전송하는 기능, 상기 쿼리 이미지와 동일하거나 유사한 상품 정보를 상기 서버로부터 수신하는 기능, 및 상기 상품 정보를 표시하는 기능을 수행할 수 있다.The application includes a function of transmitting the image displayed on the
제어부(550)는 클라이언트의 각 구성 요소에 대한 전반적인 동작을 제어한다. 특히, 본 발명의 실시예에 따르는 클라이언트의 제어부(550)는 표시부(536)에 디스플레이된 이미지를 쿼리 이미지로서 서버로 전송하고, 상기 쿼리 이미지와 동일하거나 유사한 검색 결과를 상기 서버로부터 수신하도록 통신부(510)를 제어하며, 상기 검색 결과를 표시하도록 표시부(536)를 제어할 수 있다. The
도 6는 본 발명의 실시예를 따르는 서버(600)의 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 6에서 도시되는 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 서버(600)는 통신부(610), 저장부(630) 및 제어부(620)를 포함할 수 있으며, 도 6에 도시된 것은 아니지만 입력부와 표시부를 더 포함할 수 있다. 6 is a block diagram illustrating a configuration of a
도 6에서 서버(600)는 통신부(610), 저장부(630) 및 제어부(620)를 포함하는 것으로 도시되어 있지만, 각 블록은 물리적으로 분리되어 존재할 수 있다. 예를 들어 저장부(630)는 데이터베이스(미도시)에 물리적으로 존재하고, 통신부(710)를 통하여 서버(600)의 제어부(620)와 연결될 수 있다. 6, the
통신부(610)는 서버(600)의 유무선 통신을 위한 데이터의 송수신 기능을 수행하며, 유무선 채널을 통해 데이터를 수신하여 제어부(620)로 출력하고, 제어부(620)로부터 출력된 데이터를 무유선 채널을 통해 전송하는 기능을 수행한다. 특히 본 발명의 실시예를 따르는 통신부(610)는 클라이언트로부터 쿼리 이미지(Query Image)를 수신하는 기능을 수행할 수 있다.The
저장부(630)는 서버(600)의 동작에 필요한 프로그램 및 데이터를 저장하는 역할을 수행하며, 프로그램 영역과 데이터 영역으로 구분될 수 있다. 본 발명의 실시예를 따르는 저장부(630)의 데이터 영역에서 저장부(630)는 이미지 데이터베이스, 상기 이미지와 연결된 텍스트 정보 및 쿼리 이미지 특징 정보를 저장할 수 있다. The storage unit 630 stores programs and data necessary for the operation of the
나아가 본 발명의 실시예를 따르는 저장부(640)의 프로그램 영역은 클라이언트에게 이미지 검색 결과를 제공하는 처리를 서버에서 실행시키는 컴퓨터 프로그램을 저장할 수 있다. Further, the program area of the storage unit 640 according to the embodiment of the present invention may store a computer program that causes the server to execute a process of providing an image search result to a client.
상기 컴퓨터 프로그램은 복수의 이미지에 대한 데이터베이스를 생성하고, 상기 데이터베이스에 포함되는 이미지의 특징 정보를 추출하는 기능, 클라이언트에서 디스플레이된 이미지를 쿼리 이미지(Query Image)로 하여 상기 클라이언트로부터 수신하는 기능, 상기 데이터베이스 이미지의 특징 정보를 검색하여 상기 쿼리 이미지의 특징 정보와 매칭되는 매칭 이미지를 판단하는 기능 및 상기 매칭 이미지에 대한 정보를 상기 클라이언트에게 제공하는 기능을 수행할 수 있다. The computer program includes a function of generating a database for a plurality of images and extracting feature information of an image included in the database, a function of receiving a displayed image from a client as a query image from the client, A function of searching for feature information of the database image to determine a matching image matching feature information of the query image, and a function of providing the client with information about the matching image.
제어부(620)는 서버(700)의 각 구성 요소에 대한 전반적인 동작을 제어한다. 특히, 본 발명의 실시예에 따르는 제어부(620)는 복수의 이미지에 대한 데이터베이스를 생성하고, 상기 데이터베이스에 포함되는 이미지의 특징 정보를 추출하며, 상기 데이터베이스 이미지의 특징 정보를 검색하여 상기 쿼리 이미지의 특징 정보와 매칭되는 이미지를 판단하는 역할을 수행하며, 검색 결과에 대한 정보를 상기 클라이언트에게 제공하도록 통신부(610)를 제어할 수 있다The
본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. The embodiments of the present invention disclosed in the present specification and drawings are merely illustrative of specific embodiments of the present invention and are not intended to limit the scope of the present invention in order to facilitate understanding of the present invention. It is to be understood by those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention are possible in addition to the embodiments disclosed herein.
500 : 클라이언트
510: 클라이언트의 통신부
520 : 클라이언트의 입력부
530 : 클라이언트의 터치스크린
540 : 클라이언트의 저장부
550 : 클라이언트의 제어부
600 : 서버
610 : 서버의 통신부
620 : 서버의 제어부
630: 서버의 저장부500: Client
510: communication unit of the client
520: Input of the client
530: Client's touch screen
540:
550: Control section of the client
600: Server
610: Communication section of the server
620:
630: Storage section of the server
Claims (20)
복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 특징 영역을 추출하는 단계;
상기 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너뛰면서 추출하는 단계;
추출된 제 1 화소 및 상기 제 1 화소에서 상기 간격만큼 건너뛰어 추출된 제 2 화소의 색정보를 생성하는 단계;
상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하는 단계; 및
상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 이미지의 디스크립터 벡터를 생성하는 단계; 및
상기 이미지의 디스크립터 벡터에 상기 이미지가 생성된 시간 정보를 결합하여 인덱스 값을 생성하고, 상기 이미지에 인덱싱하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱 방법.A method for processing an image in a server,
Collecting a plurality of images and extracting feature regions of the collected images;
Extracting pixels of the feature region by skipping at predetermined intervals;
Generating color information of the extracted first pixels and second pixels extracted by the interval from the first pixels;
If the color information of the first pixel and the color information of the second pixel have the same value for the first category, one value is extracted for the first category, and the color information of the first pixel and the color information of the second pixel Calculating a change value of the color of the first pixel and the second pixel with respect to the second category if the color information of the pixel has a different value for the second category; And
Merging a value for the first category and a value for the second category to generate a descriptor vector of the image; And
Generating index values by combining the descriptor vectors of the images with time information of the images generated, and indexing the index values to the image.
상기 이미지를 데이터베이스에 업로드 하는 시간 정보 및 상기 이미지의 저장 위치 정보를 해시 값으로 상기 데이터베이스를 분할하고, 분할된 데이터베이스를 분산하여 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱 방법. 2. The method of claim 1, wherein after generating the descriptor vector,
Dividing the database into hash values by using time information for uploading the images to the database and storing location information of the images, and distributing and storing the divided databases.
복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 특징 영역을 추출하는 단계;
상기 특징 영역의 화소 중 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 1화소와 인접한 제 2 화소의 색 정보를 생성하는 단계;
상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하는 단계; 및
상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 이미지의 디스크립터 벡터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱 방법.A method for processing an image in a server,
Collecting a plurality of images and extracting feature regions of the collected images;
Generating color information of a first pixel among pixels of the characteristic region and color information of a second pixel adjacent to the first pixel;
If the color information of the first pixel and the color information of the second pixel have the same value for the first category, one value is extracted for the first category, and the color information of the first pixel and the color information of the second pixel Calculating a change value of the color of the first pixel and the second pixel with respect to the second category if the color information of the pixel has a different value for the second category; And
Merging a value for the first category and a value for the second category to generate a descriptor vector of the image. ≪ Desc / Clms Page number 22 >
상기 디스크립터 벡터를 인덱스 값으로 상기 이미지에 인덱싱하는 단계; 및
상기 이미지를 데이터베이스에 업로드 하는 시간 정보 및 상기 이미지의 저장 위치 정보를 해시 값으로 상기 데이터베이스를 분할하고, 분할된 데이터베이스를 분산하여 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱 방법. 4. The method of claim 3, wherein after generating the descriptor vector,
Indexing the descriptor vector into the image as an index value; And
Dividing the database into hash values by using time information for uploading the images to the database and storing location information of the images, and distributing and storing the divided databases.
쿼리 이미지를 수신하면, 상기 쿼리 이미지의 특징 영역을 구성하는 화소들의 색의 변화 값에 대한 디스크립터를 생성하는 단계;
상기 디스크립터들을 통합하여 특징 정보 벡터를 생성하고, 상기 특징 정보 벡터에 상기 쿼리 이미지를 수신한 시간 정보를 결합하여 인덱스 값을 생성하고, 상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스에 포함된 이미지의 인덱스 값의 거리를 계산하는 단계;
상기 거리가 미리 설정된 임계값 이하인 경우, 상기 데이터베이스에 포함된 이미지와 상기 쿼리 이미지가 유사한 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱 방법.5. The method of claim 4,
Receiving a query image, generating a descriptor for a color change value of pixels constituting the feature region of the query image;
Generating a feature information vector by combining the descriptors, generating an index value by combining the feature information vector with the time information of the query image, calculating an index value of the query image and an index value of the image included in the database Calculating a distance of the object;
Determining that the image included in the database and the query image are similar if the distance is less than or equal to a preset threshold value.
복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 색 정보 및 상기 이미지를 데이터베이스에 업로드 하는 시간 정보를 인덱스 값으로 해당 이미지에 인덱싱한 데이터베이스를 생성하는 단계;
쿼리 이미지를 수신하면, 상기 쿼리 이미지의 특징 영역을 추출하는 단계;
상기 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너 뛰면서 추출하고, 인접하여 추출된 화소들의 색의 변화 값에 대한 데이터를 상기 쿼리 이미지의 디스크립터로 계산하고, 상기 디스크립터에 대한 벡터 및 상기 쿼리 이미지를 수신한 시간 정보를 인덱스 값으로 하여 상기 쿼리 이미지에 인덱싱하는 단계; 및
상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스에 포함된 이미지의 인덱스 값을 비교하여 상기 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱 방법. A method for processing an image in a server,
Generating a database in which a plurality of images are collected and color information of the collected images and time information for uploading the images to the database are indexed to the images by index values;
Receiving a query image, extracting a feature region of the query image;
Extracting pixels of the feature region by skipping at predetermined intervals, calculating data of a change value of a color of the adjacent pixels extracted as a descriptor of the query image, and receiving a vector for the descriptor and the query image Indexing the query image using time information as an index value; And
And comparing the index value of the query image with an index value of an image included in the database to search for an image similar to the query image.
상기 시간 정보 및 상기 이미지의 저장 위치 정보를 해시 값으로 상기 데이터베이스를 분할하고, 분할된 데이터베이스를 분산하여 저장하는 단계 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱 방법. 7. The method of claim 6, further comprising: after the step of creating the database,
Dividing the database into hash values of the time information and the storage location information of the image, and distributing and storing the divided databases.
상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스에 포함된 이미지의 인덱스 값의 거리를 계산하는 단계; 및
상기 거리가 미리 설정된 임계값 이하인 경우, 상기 데이터베이스에 포함된 이미지와 상기 쿼리 이미지가 유사한 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱 방법.8. The method of claim 7,
Calculating a distance between an index value of the query image and an index value of an image included in the database; And
Determining that the image included in the database and the query image are similar if the distance is less than or equal to a preset threshold value.
복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 색 정보 및 상기 이미지를 데이터베이스에 업로드 하는 시간 정보를 인덱스 값으로 해당 이미지에 인덱싱한 데이터베이스를 생성하는 단계;
쿼리 이미지를 수신하면, 상기 쿼리 이미지의 특징 영역을 추출하는 단계;
상기 특징 영역의 화소 중 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 1화소와 인접한 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하는 단계;
상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 쿼리 이미지의 디스크립터로 계산하고, 상기 디스크립터에 대한 벡터 및 상기 쿼리 이미지를 수신한 시간 정보를 인덱스 값으로 하여 상기 쿼리 이미지에 인덱싱하는 단계; 및
상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스에 포함된 이미지의 인덱스 값을 비교하여 상기 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱 방법. A method for processing an image in a server,
Generating a database in which a plurality of images are collected and color information of the collected images and time information for uploading the images to the database are indexed to the images by index values;
Receiving a query image, extracting a feature region of the query image;
Extracting one value for the first category if the color information of the first pixel of the feature region and the color information of the second pixel adjacent to the first pixel have the same value for the first category, Calculating a change value of the color of the first pixel and the second pixel with respect to the second category if the color information of the first pixel and the color information of the second pixel have different values for the second category;
Wherein the first query is a query image descriptor and the second query query image is a query image query. The method of claim 1, further comprising: Indexing the image; And
And comparing the index value of the query image with an index value of an image included in the database to search for an image similar to the query image.
상기 시간 정보 및 상기 이미지의 저장 위치 정보를 해시 값으로 상기 데이터베이스를 분할하고, 분할된 데이터베이스를 분산하여 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱 방법. 10. The method of claim 9, wherein after the step of creating the database,
Dividing the database into hash values of the time information and storage location information of the image, and distributing and storing the divided databases.
상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스에 포함된 이미지의 인덱스 값의 거리를 계산하는 단계; 및
상기 거리가 미리 설정된 임계값 이하인 경우, 상기 데이터베이스에 포함된 이미지와 상기 쿼리 이미지가 유사한 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱 방법.11. The method of claim 10,
Calculating a distance between an index value of the query image and an index value of an image included in the database; And
Determining that the image included in the database and the query image are similar if the distance is less than or equal to a preset threshold value.
복수의 이미지를 수집하는 크롤러 모듈;
복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 특징 영역을 추출하며, 상기 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너뛰면서 추출하고, 인접하여 추출된 화소들의 색의 변화 값에 대한 데이터를 디스크립터로 생성하는 파싱 모듈; 및
상기 디스크립터들을 병합하여 인덱스 값을 생성하고, 상기 이미지에 인덱싱하는 인덱서 모듈을 포함하며,
상기 파싱 모듈은,
상기 특징 영역에서 추출된 제 1 화소 및 상기 제 1 화소에서 상기 간격만큼 건너뛰어 추출된 제 2 화소의 색정보를 생성하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하고, 상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 이미지의 디스크립터 벡터를 생성하며,
상기 인덱서 모듈은 상기 이미지의 디스크립터 벡터에 상기 이미지가 생성된 시간 정보를 결합하여 상기 인덱스 값을 생성하는 것을 특징으로 하는 서버.
A server for processing an image,
A crawler module for collecting a plurality of images;
Extracts a plurality of images, extracts a feature region of the collected image, extracts pixels of the feature region by skipping at predetermined intervals, and generates data on the change value of the color of the adjacent pixels as a descriptor Parsing module; And
An indexer module for merging the descriptors to generate index values, and indexing the images;
The parsing module comprises:
Wherein the color information of the first pixel and the color information of the second pixel are generated in a first pixel and a second pixel extracted in the first pixel, Wherein if the color information of the first pixel and the color information of the second pixel have different values for the second category, For each category, a change value of a color of the first pixel and a second pixel, merging a value for the first category and a value calculated for the second category to generate a descriptor vector of the image,
Wherein the indexer module generates the index value by combining the descriptor time vector of the image with the descriptor vector of the image.
복수의 이미지를 수집하는 크롤러 모듈; 및
수집된 이미지의 특징 영역을 추출하고, 상기 특징 영역의 화소 중 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 1화소와 인접한 제 2 화소의 색 정보를 생성하며, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하고, 상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 이미지의 디스크립터 벡터를 생성하는 파싱 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 서버.A server for processing an image,
A crawler module for collecting a plurality of images; And
The color information of the first pixel and the color information of the second pixel adjacent to the first pixel are generated based on the color information of the first pixel and the color information of the second pixel, If the color information of the pixel has the same value for the first category, extracts one value for the first category, and if the color information of the first pixel and the color information of the second pixel are different for the second category Calculating a change value of a color of the first pixel and the second pixel for the second category and merging a value for the first category and a value calculated for the second category, And a parsing module for generating a descriptor vector for the descriptor.
복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 색 정보 및 상기 이미지를 데이터베이스에 업로드 하는 시간 정보를 인덱스 값으로 해당 이미지에 인덱싱한 데이터베이스;
쿼리 이미지를 수신하는 통신부; 및
상기 쿼리 이미지의 특징 영역을 추출하고, 상기 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너 뛰면서 추출하고, 인접하여 추출된 화소들의 색의 변화 값에 대한 데이터를 상기 쿼리 이미지의 디스크립터로 계산하고, 상기 디스크립터에 대한 벡터 및 상기 쿼리 이미지를 수신한 시간 정보를 인덱스 값으로 하여 상기 쿼리 이미지에 인덱싱하며, 상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스에 포함된 이미지의 인덱스 값을 비교하여 상기 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버.A server for processing an image,
A database for collecting a plurality of images, indexing color information of the collected images and time information for uploading the images to the database as index values;
A communication unit for receiving a query image; And
Extracting a feature region of the query image, extracting pixels of the feature region by skipping at predetermined intervals, calculating data of a change value of a color of adjacent pixels extracted as a descriptor of the query image, And an index value of the query image is compared with an index value of the image included in the database to calculate an image similar to the query image, And a controller for searching the server.
복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 색 정보 및 상기 이미지를 데이터베이스에 업로드 하는 시간 정보를 인덱스 값으로 해당 이미지에 인덱싱한 데이터베이스;
쿼리 이미지를 수신하는 통신부; 및
상기 쿼리 이미지의 특징 영역을 추출하고, 상기 특징 영역의 화소 중 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 1화소와 인접한 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하며, 상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 쿼리 이미지의 디스크립터로 계산하고, 상기 디스크립터에 대한 벡터 및 상기 쿼리 이미지를 수신한 시간 정보를 인덱스 값으로 하여 상기 쿼리 이미지에 인덱싱하고, 상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스에 포함된 이미지의 인덱스 값을 비교하여 상기 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버.A server for processing an image,
A database for collecting a plurality of images, indexing color information of the collected images and time information for uploading the images to the database as index values;
A communication unit for receiving a query image; And
If the color information of the first pixel of the feature region and the color information of the second pixel adjacent to the first pixel have the same value for the first category, And if the color information of the first pixel and the color information of the second pixel have different values for the second category, the first pixel and the second pixel Calculating a change value of the color of the query image, and calculating a value for the first category and a value calculated for the second category as a descriptor of the query image, Time information as an index value, indexes the query image, and compares the index value of the query image with the index value of the image included in the database, The server comprising a control unit that searches for images similar to the query image.
복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 특징 영역을 추출하는 기능;
상기 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너뛰면서 추출하는 기능;
추출된 제 1 화소 및 상기 제 1 화소에서 상기 간격만큼 건너뛰어 추출된 제 2 화소의 색정보를 생성하는 기능;
상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하는 기능; 및
상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 이미지의 디스크립터 벡터를 생성하는 기능;상기 이미지의 디스크립터 벡터에 상기 이미지가 생성된 시간 정보를 결합하여 인덱스 값을 생성하고, 상기 이미지에 인덱싱하는 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램. A computer program recorded on a computer-readable storage medium for processing an image in a server,
Collecting a plurality of images and extracting feature regions of the collected images;
A function of extracting the pixels of the characteristic region by skipping at preset intervals;
A function of generating color information of a first pixel extracted and a second pixel extracted by the interval from the first pixel;
If the color information of the first pixel and the color information of the second pixel have the same value for the first category, one value is extracted for the first category, and the color information of the first pixel and the color information of the second pixel Calculating a change value of the color of the first pixel and the second pixel with respect to the second category if the color information of the pixel has a different value for the second category; And
A function of generating a descriptor vector of the image by merging a value for the first category and a value calculated for the second category; generating an index value by combining the time information of the image with the descriptor vector of the image; And performs a function of indexing the image.
복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 특징 영역을 추출하는 기능;
상기 특징 영역의 화소 중 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 1화소와 인접한 제 2 화소의 색 정보를 생성하는 기능;
상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하는 기능; 및
상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 이미지의 디스크립터 벡터를 생성하는 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램. A computer program recorded on a computer-readable storage medium for processing an image in a server,
Collecting a plurality of images and extracting feature regions of the collected images;
A function of generating color information of a first pixel and pixels of a second pixel adjacent to the first pixel in the characteristic region;
If the color information of the first pixel and the color information of the second pixel have the same value for the first category, one value is extracted for the first category, and the color information of the first pixel and the color information of the second pixel Calculating a change value of the color of the first pixel and the second pixel with respect to the second category if the color information of the pixel has a different value for the second category; And
And a function of generating a descriptor vector of the image by merging a value for the first category and a value calculated for the second category.
복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 색 정보 및 상기 이미지를 데이터베이스에 업로드 하는 시간 정보를 인덱스 값으로 해당 이미지에 인덱싱한 데이터베이스를 생성하는 기능;
쿼리 이미지를 수신하면, 상기 쿼리 이미지의 특징 영역을 추출하는 기능;
상기 특징 영역의 화소를 미리 설정된 간격으로 건너 뛰면서 추출하고, 인접하여 추출된 화소들의 색의 변화 값에 대한 데이터를 상기 쿼리 이미지의 디스크립터로 계산하고, 상기 디스크립터에 대한 벡터 및 상기 쿼리 이미지를 수신한 시간 정보를 인덱스 값으로 하여 상기 쿼리 이미지에 인덱싱하는 기능; 및
상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스에 포함된 이미지의 인덱스 값을 비교하여 상기 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램. A computer program recorded on a computer-readable storage medium for processing an image, in a server, in a server,
A function of collecting a plurality of images, generating a database in which color information of the collected images and time information of uploading the images to the database are indexed into the images by index values;
Receiving a query image, extracting a feature region of the query image;
Extracting pixels of the feature region by skipping at predetermined intervals, calculating data of a change value of a color of the adjacent pixels extracted as a descriptor of the query image, and receiving a vector for the descriptor and the query image Indexing the query image using time information as an index value; And
And a function of searching an image similar to the query image by comparing an index value of the query image with an index value of an image included in the database.
복수의 이미지를 수집하고, 수집된 이미지의 색 정보 및 상기 이미지를 데이터베이스에 업로드 하는 시간 정보를 인덱스 값으로 해당 이미지에 인덱싱한 데이터베이스를 생성하는 기능;
쿼리 이미지를 수신하면, 상기 쿼리 이미지의 특징 영역을 추출하는 기능;
상기 특징 영역의 화소 중 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 1화소와 인접한 제 2 화소의 색 정보가 제 1 범주에 대해 동일한 값을 가지면, 상기 제 1 범주에 대해서는 하나의 값을 추출하고, 상기 제 1 화소의 색 정보와 상기 제 2 화소의 색 정보가 제 2 범주에 대해 상이한 값을 가지면, 상기 제 2 범주에 대해서는 상기 제 1 화소와 상기 제 2화소의 색의 변화 값을 계산하는 기능;
상기 제 1 범주에 대한 값과 상기 제 2 범주에 대해 계산한 값을 병합하여 상기 쿼리 이미지의 디스크립터로 계산하고, 상기 디스크립터에 대한 벡터 및 상기 쿼리 이미지를 수신한 시간 정보를 인덱스 값으로 하여 상기 쿼리 이미지에 인덱싱하는 기능; 및
상기 쿼리 이미지의 인덱스 값과 상기 데이터베이스에 포함된 이미지의 인덱스 값을 비교하여 상기 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.A computer program recorded on a computer-readable storage medium for processing an image, in a server, in a server,
A function of collecting a plurality of images, generating a database in which color information of the collected images and time information of uploading the images to the database are indexed into the images by index values;
Receiving a query image, extracting a feature region of the query image;
Extracting one value for the first category if the color information of the first pixel of the feature region and the color information of the second pixel adjacent to the first pixel have the same value for the first category, Calculating a change value of the color of the first pixel and the second pixel with respect to the second category if the color information of the first pixel and the color information of the second pixel have different values for the second category;
Wherein the first query is a query image descriptor and the second query query image is a query image query. The method of claim 1, further comprising: The ability to index images; And
And a function of searching an image similar to the query image by comparing an index value of the query image with an index value of an image included in the database.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020160179699A KR101952622B1 (en) | 2016-12-27 | 2016-12-27 | Method, apparatus, system and computer program for image retrieval based on local color difference |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020160179699A KR101952622B1 (en) | 2016-12-27 | 2016-12-27 | Method, apparatus, system and computer program for image retrieval based on local color difference |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20180075842A KR20180075842A (en) | 2018-07-05 |
| KR101952622B1 true KR101952622B1 (en) | 2019-05-17 |
Family
ID=62920096
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020160179699A Expired - Fee Related KR101952622B1 (en) | 2016-12-27 | 2016-12-27 | Method, apparatus, system and computer program for image retrieval based on local color difference |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101952622B1 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102019209546A1 (en) | 2018-06-29 | 2020-01-02 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Intelligent Edge computing system for the Internet of Everything (IoE) for highly reliable service for the Internet of Things (IoT) |
| CN112131348B (en) * | 2020-09-29 | 2022-08-09 | 四川财经职业学院 | Method for preventing repeated declaration of project based on similarity of text and image |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3706743B2 (en) | 1998-07-31 | 2005-10-19 | キヤノン株式会社 | Region of interest extraction method and apparatus, and storage medium |
| US20130332317A1 (en) * | 2000-11-06 | 2013-12-12 | Nant Holdings Ip, Llc | Object Information Derived from Object Images |
| KR101511050B1 (en) * | 2014-07-25 | 2015-04-13 | 오드컨셉 주식회사 | Method, apparatus, system and computer program for offering and displaying a product information |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101255729B1 (en) * | 2011-08-03 | 2013-04-18 | 부산대학교 산학협력단 | Method on Sub Image Retrieval Using Local Alignment |
| KR20150091717A (en) * | 2014-02-03 | 2015-08-12 | 삼성전자주식회사 | Method and apparatus for interpolating color signal of image and medium record of |
-
2016
- 2016-12-27 KR KR1020160179699A patent/KR101952622B1/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3706743B2 (en) | 1998-07-31 | 2005-10-19 | キヤノン株式会社 | Region of interest extraction method and apparatus, and storage medium |
| US20130332317A1 (en) * | 2000-11-06 | 2013-12-12 | Nant Holdings Ip, Llc | Object Information Derived from Object Images |
| KR101511050B1 (en) * | 2014-07-25 | 2015-04-13 | 오드컨셉 주식회사 | Method, apparatus, system and computer program for offering and displaying a product information |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20180075842A (en) | 2018-07-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102127191B1 (en) | Method, apparatus and computer program for providing shopping informations | |
| KR101511050B1 (en) | Method, apparatus, system and computer program for offering and displaying a product information | |
| US10747826B2 (en) | Interactive clothes searching in online stores | |
| US8718369B1 (en) | Techniques for shape-based search of content | |
| US12061642B2 (en) | Methods to present search keywords for image-based queries | |
| KR102514935B1 (en) | Image feature data extraction and use | |
| US9442957B2 (en) | System and method of identifying visual objects | |
| CN103412938B (en) | A kind of commodity price-comparing method extracted based on picture interactive multiobjective | |
| US20180197220A1 (en) | System and method of image-based product genre identification | |
| KR102037489B1 (en) | Method, apparatus and computer program for providing advertising informations based on images | |
| KR101841522B1 (en) | Method, apparatus and computer program for providing shopping informations | |
| US10699315B2 (en) | Method and computer program for displaying search information | |
| JP2019531548A (en) | Video capture framework for visual search platform | |
| US20170124618A1 (en) | Methods and Systems for Image-Based Searching of Product Inventory | |
| KR20180024200A (en) | Method, apparatus and computer program for providing search information from video | |
| KR102024818B1 (en) | Method, apparatus and computer program for providing search information from video | |
| KR101901645B1 (en) | Method, apparatus, system and computer program for image retrieval | |
| KR20170013369A (en) | Method, apparatus and computer program for displaying serch information | |
| KR102260683B1 (en) | Method, apparatus and computer program for providing shopping informations | |
| KR101952622B1 (en) | Method, apparatus, system and computer program for image retrieval based on local color difference | |
| KR102113318B1 (en) | Method, apparatus and computer program for providing shopping informations | |
| KR101910825B1 (en) | Method, apparatus, system and computer program for providing aimage retrieval model | |
| KR101871925B1 (en) | Method, apparatus and computer program for providing search information from video | |
| KR101660984B1 (en) | System and method for providing information according to image data | |
| KR101701952B1 (en) | Method, apparatus and computer program for displaying serch information |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| PA0109 | Patent application |
St.27 status event code: A-0-1-A10-A12-nap-PA0109 |
|
| PA0201 | Request for examination |
St.27 status event code: A-1-2-D10-D11-exm-PA0201 |
|
| D13-X000 | Search requested |
St.27 status event code: A-1-2-D10-D13-srh-X000 |
|
| R17-X000 | Change to representative recorded |
St.27 status event code: A-3-3-R10-R17-oth-X000 |
|
| PG1501 | Laying open of application |
St.27 status event code: A-1-1-Q10-Q12-nap-PG1501 |
|
| D14-X000 | Search report completed |
St.27 status event code: A-1-2-D10-D14-srh-X000 |
|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| PE0902 | Notice of grounds for rejection |
St.27 status event code: A-1-2-D10-D21-exm-PE0902 |
|
| E13-X000 | Pre-grant limitation requested |
St.27 status event code: A-2-3-E10-E13-lim-X000 |
|
| P11-X000 | Amendment of application requested |
St.27 status event code: A-2-2-P10-P11-nap-X000 |
|
| P13-X000 | Application amended |
St.27 status event code: A-2-2-P10-P13-nap-X000 |
|
| P22-X000 | Classification modified |
St.27 status event code: A-2-2-P10-P22-nap-X000 |
|
| P22-X000 | Classification modified |
St.27 status event code: A-2-2-P10-P22-nap-X000 |
|
| P22-X000 | Classification modified |
St.27 status event code: A-2-2-P10-P22-nap-X000 |
|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| PE0701 | Decision of registration |
St.27 status event code: A-1-2-D10-D22-exm-PE0701 |
|
| GRNT | Written decision to grant | ||
| PR0701 | Registration of establishment |
St.27 status event code: A-2-4-F10-F11-exm-PR0701 |
|
| PR1002 | Payment of registration fee |
St.27 status event code: A-2-2-U10-U11-oth-PR1002 Fee payment year number: 1 |
|
| PG1601 | Publication of registration |
St.27 status event code: A-4-4-Q10-Q13-nap-PG1601 |
|
| R18-X000 | Changes to party contact information recorded |
St.27 status event code: A-5-5-R10-R18-oth-X000 |
|
| P22-X000 | Classification modified |
St.27 status event code: A-4-4-P10-P22-nap-X000 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
St.27 status event code: A-4-4-U10-U11-oth-PR1001 Fee payment year number: 4 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
St.27 status event code: A-4-4-U10-U11-oth-PR1001 Fee payment year number: 5 |
|
| PC1903 | Unpaid annual fee |
St.27 status event code: A-4-4-U10-U13-oth-PC1903 Not in force date: 20240222 Payment event data comment text: Termination Category : DEFAULT_OF_REGISTRATION_FEE |
|
| R18-X000 | Changes to party contact information recorded |
St.27 status event code: A-5-5-R10-R18-oth-X000 |
|
| PC1903 | Unpaid annual fee |
St.27 status event code: N-4-6-H10-H13-oth-PC1903 Ip right cessation event data comment text: Termination Category : DEFAULT_OF_REGISTRATION_FEE Not in force date: 20240222 |