내용기반 영상검색에서 질의는 영상 그 자체이며 질의와 유사한 영상을 찾는 방식으로 검색이 진행된다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 색, 형태, 질감 또는 이들의 공간적인 배치 등의 내용을 염두에 두고 있어야 검색이 가능하다. 이러한 검색방법은 사용자가 검색대상의 내용을 상당 부분 파악하고 있어야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 본 논문에서는 사용자가 영상이 제공하는 감성을 이용하여 칼라영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색과 감성평가가 relevance feedback을 통하여 동시에 진행됨으로 기존의 내용기반 영상검색과 통합이 용이하며, 사용자의 주관적인 평가가 이루어질 수 있다는 점에서 과거의 감성기반 칼라영상 검색과 차이가 있다. 본 논문에서 제안한 검색기의 평가를 위해 영상속성으로 MPEG-7의 칼라 기술자(descriptor)를 사용하였으며 "깨끗한" "밝은" "재미있는", "포근한" 등의 감성형용사를 적용한 결과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.과 1500개의 벽지영상을 대상으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
In content-based image retrieval, the query is an image itself and the retrieval process is the process that seeking the similar images to the given query image. In this way of retrieval, the user has to know the basic physical features of target images that he wants to retrieve. But it has some restriction because to retrieve the target image he has to know the basic physical feature space such as color, texture, shape and spatial relationship. In this paper, we propose an emotion-based retrieval system. It uses the emotion that color images have. It is different from past emotion-based image retrieval in point of view that it uses relevance feedback to estimate the users intend and it is easily combined with past content-based image retrieval system. To test the performance of our proposed system, we use MPEG-7 color descriptor and emotion language such as "warm", "clean", "bright" and "delight" We test about 1500 wallpaper images and get successful result.lpaper images and get successful result.
