wittgena: LIRe의 소개( LUCENE 기반의 image retrieval library)

Lucene Image Retrieval의 약자이다.

이름처럼 Image에서 몇가지 descriptor를 추출한 다음

Lucene에 각 descriptor를 하나의 필드로 해서 indexing 및 retrieval하는

자바기반의 라이브러리로 보면 된다.

즉 CBIR (Content Based Image Retrieval)용 오픈소스이다.

CBIR 오픈소스는 찾아봐도 많지가 않은데 뭐 이유야 여러가지가

있겠지만 아직까지 CBIR이라는 분야가 아직 많이 알려지지 않은

점이 가장 큰듯하다.

LIRe의 소스는 http://www.semanticmetadata.net/lire/에서 받을수 있다.

현재 최신버젼은 0.8이다. Demo와 Src 버젼으로 나눌수 있는데

Demo 버젼은 GUI쪽의 부분을 주로 포함하고 있고 Src 버젼은

기본 LIRE의 src를 포함하고 있다. 헤깔리기 쉬운 부분이 GUI의 소스 또한

Demo 버젼에 포함되어 있고 Src 버젼에는 GUI부분의 소스가 없다.

Demo의 실행법은 간단한데

> java -jar liredemo.jar 를 입력하면 다음과 같은 창이 뜬다.

GUI 작동법은 어렵지 않으니 직접해보면 된다. indexing 속도가 생각보다 느려서

마음에 썩 들지는 않지만 CBIR 오픈소스가 있다는 자체에 감사해야 하는 상황인지도

모르겠다.

LIRe가 이미지를 인덱싱하기 위해 사용하는 Descriptor는 다음과 같고 인덱싱하는

필드명 또한 Descriptor명을 그대로 사용한다.

( net.semantic.metadata.lire.DocumentBuilder를 참고하자)

1. Scalable Color

2. Color Layout

3. Edge Histogram

4. Color Correlogram

5. Color Histogram

6. CEDD ( Color and Edge Directivity Descriptor )

7. FCTH ( Fuzzy Color and Texture Histogram )

8. TAMURA

9. Gabor

10. SIFT

11. SIFT Histogram

11가지의 Descriptor를 사용한다.

각각을 검색해보면 각 Descriptor당 한개씩 논문이 나올정도로 CBIR에서 적통적으로

사용하는 Descriptor들이다.

SIFT 알고리즘 하나만 해도 직접 구현하기는 상당히 까다로운데

암튼 저자가 많은 노력을 기울임에는 틀림이 없다.

각 Descriptor의 구현은 net.semantic.metadata.lire.imageanalysis 패키지에 들어있다.

패키지를 보면 다음과 같을 것이다.

CBIR쪽에 관심이 많다면 각각의 소스를 분석해보자. 꽤 심플하게 코드를 구현하여서

분석하기는 어렵지 않을것이다.

wittgena