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An Effective Relevance Feedbackbased Image Retrieval using Color and Texture
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  • An Effective Relevance Feedbackbased Image Retrieval using Color and Texture
  • An Effective Relevance Feedbackbased Image Retrieval using Color and Texture
저자명
Jung. Sung-Hwan
간행물명
멀티미디어학회논문지
권/호정보
2003년|6권 4호|pp.746-752 (7 pages)
발행정보
한국멀티미디어학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

In this paper, we proposed an image retrieval system with a simple and effective relevance feedback, called RAP(Reward and Punishment) algorithm. First, color and texture features were extracted from the images. Next, the extracted feature values were used for image retrieval in various forms. We applied the relevance feedback to the initial retrieved images from the image retrieval system, and compared its result with that of the conventional system. In the experiment using the test image database of 16 class 512 images, the proposed system showed the better retrieval performance of about 10∼l7 % than that of the conventional INRIA system in each relevance feedback step.