som 을 이용한 등록상표에 대한 내용기반 이미지 검색

발표일 : 2007 년 5 월 12 일 ( 토 )

SOM 을 이용한 등록상표에 대한 내용기반 이미지 검색

백우진 , 신문선 , 이재준 , 신민기Dept. of Computer Science, Konkuk University

목 차

1. 연구의 필요성

2. 관련 연구

3. SOM 을 이용한 내용기반 검색

4. 실험

5. 결론 및 향후 연구

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연구의 필요성

1. 유사 상표이미지의 검색을 통한 산업재산권 보호2. 유사상표 등록예방을 통한 추후 분쟁 방지 .

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현재 이미지 검색 방법 제안 시스템

키워드 , 도형분류코드 입력방식

내용기반 이미지 검색

낮은 실용성 효율적인 검색방안

관련연구

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기존 시스템 특징

CBIR(Content-based Image Retrieval)

1. 컬러 , 형태 , 질감등 추출 .2. DB 에 저장하는 과정 과 , 원하는 이미지 검색과정 포함

aiPicSOM1. 컬러 , 질감 또는 그 둘을 활용 .2. SOM 활용

PicSOM1. 이미지 형태에 대한 shape

fourier transform, 컬러 , 질감

2. SOM 활용

1. 이미지의 유사도 에 대한 객관적인 수치가 없다 .2. 모든 이미지를 대상으로 한다 . ( 제안 시스템은 특허청 상표를 대상으로 함 .)

SOM 을 이용한 내용기반 검색

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1. 이미지 특성 추출

2. SOM 을 이용한 이미지 군집화

3. 유사이미지 검색

SOM 을 이용한 내용기반 검색

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1. 이미지 특성 추출

Gray Histogram

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이미지 특성 추출 진행 과정

비분할 Gray 히스토그램

2X2 분할 Gray 히스토그램



이미지 군집화

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유사이미지 검색

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SOM( Self – Organizing Map )

개발자 : Teuvo Kohonen

데이터 군집화 경쟁학습을 통한 다차원 입력데이터의 군집화 .

자기조직화를 통한 통계적 모델 대량의 상표이미지에 대한 자기 조직화 .

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실 험 – 데이터 샘플링

도형분류 ( Design Search Code ) 디자인의 상징적인 요소에 대한 체계적인 분류

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전체 샘플이미지 수 240 만개 ( 특허청 상표이미지 )

도형분류코드 보유 이미지 23.03 %도형분류코드 의미

03 동물

26 기하학구조(2/3 차원 )

27 필기체


1. 도형분류코드 중 문자 의미 제외 ( 27, 28 )

2. 도형분류코드 중 기타 등등 의미 제외 ( 29 )

3. 1~26 까지 10 개씩 260 개의 상표이미지 샘플링

4. 선택한 260 개와 매우 유사한 244 개 추가 샘플링

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1~26 코드별 이미지

매우 유사한 이미지 총 샘플 이미지

260 개 244 개 504 개


실험집단에게 260 개 이미지 군집화 => 적합군집 ( 가정 )

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실 험 – 정확율 , 재현율 측정 가정사항

1. 한명이라도 군집이라 생각하면 적합군집이다 .

2. BMU 만을 시스템의 검색 군집이라 가정한다 .

3. 성능 측정은 True/ False 이다 . ( 유사도의 우선순위가 없다 . )

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실 험 – 정확율 , 재현율 측정

1. 정확율

2. 재현율

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실험 결과

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10

15

30

20

5

25

35

40

0

재현율 정확율 재현율

분할하지 않은 이미지 분할한 이미지

(%)

정확율

22.6%

1.8%

18.9%

1.4%

결 론

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10

15

30

20

5

25

35

40

0

(%)

23.5%

6.8%

3.1% 3.1%

27.8%

4.9%

30.9%

정↑ 재↑

정↑ 재↓

정↑ 재=

정↓ 재↑

정↓ 재↓

정↓ 재=

정 = 재=

정확율과 재현율의 경우에 따른 분포도

결론

1. 정확률이 떨어지고 , 재현율이 떨어졌다 .

- 실험집단의 군집결과가 신뢰도 문제 . - 시스템상에서 추출된 이미지 특성 문제 .

2. 낮은 정확율 . - 이미지 형태를 반영한 특성 추출 필요 .

3. 기존 시스템에 없는 내용기반이미지 검색시스템 성능 측정방안을 제시 .

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향후 연구

1. 이미지 형태정보 추출 . - Edge direction histogram

2. 시스템 검색 군집 범위 확장 .

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참고문헌

• [1] USPTO Design Search Code manual , http://tess2.uspto.tmdb/dscm/index.htm• [2] Teuvo Kohonen, “Self-Organizing Maps”, third edition Springer Series in Inforamtion Science, 2001• [3] Kyung Ah Han, Jong Chan Lee, Chi Jung Hwang, ChungNam

National University, Taejun, KOREA , “Image Clustering using Self-Organizng feature map with Refinement”, IEEE, 1995

• [4] 반종오 , 강문주 , 최형진 , “ 칼라 공간과 형태 정보를 이용한 내용기반 이미지검색 시스템 구현”, 정보처리학회논문지 , 2003, 10

• [5] Self Organizing Map AI for Pictures By Casey Chesnut, 2004

• [6] PicSOM information browsing and retreival, http://www.cis.hut.fi/picsom• [7] Juha Vesanto , Esa Alhoniemi, “Clustering of The Self-

Organizing Map”, IEEE TRANSACTION NEURAL NETWORKS, VOL.11, NO.3 MAY 2000

• [8] 한국특허정보원 , http://www.kipris.or.kr

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