한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 의료 영상을 효과적으로 분류하고 검색 하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 의료 영상 중 X-Ray 영상은 어두운 배경에 반해 밝은 전경을 갖고 있기 때문에, 전경의 두드러진 부분에서만 시각 기술자로 추출한다, 우선, 색 구조 기술자(H-CSD)에서 해리스 코너 검추기로 검출한 관심 포인트들에게서 색상 특징을 추출하고, 경계선 히스토그램 기술자에서 영상의 전역 및 지역적 질감 특징을 추출한다. 추출된 특징 벡터는 멀티클래스 SVM에 적영되어 각 영상을 위한 멤버십 스코어를 얻는다. 이후, H-CSD와 EHD에 대한 SVM의 멤버십 스코어를 앙상블 결함하여 하나의 특징 벡터로 생성하고, K-nearest Neighborhood 방법을 이용하여 상위-K 개의 영상을 검색을 하도록 하였다. imageCLEFede2007 을 이용한 실험 결과를 다른 전역적 속성 또는 분류 기반 검색 방법에 비교하여 보다 개선된 검색성능을 나타냄을 확인하였다.
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