3차 칼라 오브젝트 관계에 의한 내용 기반 영상 검색

Content-Based Image Retrieval using 3rd Order Color Object Relation

본 논문은 정지 화상에 대한 CBIR(Content-Based Image Retrieval)방법 중 칼라 특성을 이용해서 영상 내 공간 정보를 충분하게 표현할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 칼라 특성을 이용한 CBIR은 영상 내 공간정보를 충분하게 표현하지 못하는 단점을 지니고 있다. 이에 기존 논문에서는 인위적으로 영상을 여러 개로 분할하는 방법 등으로 공간정보를 표현하고자 하였지만 특징벡터의 수가 급격히 늘어남에 따라 검색효율이 저하된다는 단점을 가지고있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 칼라 오브젝트의 추출 방법에 따라 1차와 2차 관계에 의한 방법으로 분류하고, 이동, 회전 특히 크기 변화(축소, 확대)에 탁월한 성능을 보이는 칼라 오브젝트의 3차 관계를 이용한 방법을 소개한다. 주어진 영상으로부터 양자화된 24개의 버킷을 생성해서 각 버킷 내의 칼라에 대한 색의 표준 편차로 색의 분산 정도틀 나타내고, 히스토그램의 빈도수가 높은 세 개 버킷의 평균 칼라 위치를 계산해서 그들의 상호 각도를 추출하여 영상의 특징 벡터로 사용한을 제안하였다. 실험결과 기존 방법보다 특히 영상의 크기 변화에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 계산량도 적어 효율적임을 보여 주었다.