Content-based Image Retrieval System Using Color $N{\times}M$-grams & CCV

Color $N{\times}M$-grams과 CCV를 이용한 내용기반 영상 검색 시스템

칼라 히스토그램의 단점을 보완할 수 있는 CCV(Color Coherence Vector) 방법이 소개되었다. CCV는 구현이 쉽고, 칼라 히스토그램과 달리 같은 색상 분포를 가지는 다른 영상을 구별하는 것이 가능하다. 그러나, CCV는 계산량이 많아 많은 처리 시간이 요구된다. 본 논문에서는 효율적인 계산을 위하여 N$\times$M-grams과 계층적인 검색 방법을 이용하여 처리 시간을 줄이는 검색 방법을 제시한다. 먼저, 영상의 구조적 특징을 잘 반영하는 N$\times$M-grams를 사용하여 주어진 질의 영상과 같은 부류(category)에 속하는 모든 영상들을 찾는다. 그리고, 찾은 영상들만을 대상으로 CCV를 계산하여 검색한다. 200개의 영상을 가지고 실험한 결과, 검색율은 약 79%이고, CCV만을 사용한 방법보다 시간이 약 37% 감소하였다.