MPEG극 텍스쳐 서술자에는 균등 질감(Homogeneous Texture), 경계 히스토그램(Edge Histogram), 텍스쳐 브라우징(Texture Browsing) 서술자가 있다. 본 논문에서는 이들 텍스쳐 서술자를 이용하여 홍채 인식에 대한 성능을 비교 분석한다. 전처리 과정을 통해 추출된 560장의 흥채 영상을 이용하여, 세 서술자에 대한 각 계수에 대한 군집화 효율성 비교와 에러 분포 비교를 통해 서로 다른 홍채 그룹에 대한 변별 능력을 비교한다. 실험 결과를 통해 세 서술자 중 균등 질감 서술자가 홍채 패턴을 인식하는 데 있어서 가장 효율적인 서술자로 나타났다. 그러나, 실험결과는 기존의 홍채 인식 방법에 비해, MPEG-7 텍스쳐 서술자를 이용한 홍채 인식에 인식 성능 향상을 위한 노력이 필요함을 알 수 있다.
본 논문은 물체 검출(Object Detection)과 물체영역분할(Object Segmentation)의 CNN 추론 결과를 MPEG-7 서술자 이진화를 통해 표현함으로써 원본과의 용량을 비교한다. 영상의 사용 목적에 따라 CNN 추론 결과를 압축하여 활용할 시 원본 영상 대비 용량을 측정하여 그 효율성을 판단하는 것이 목표이다. 물체 검출과 물체영역분할에 대한 추론 결과를 MPEG-7 서술자를 이용해 압축하였으며, 비교를 위해 원본 영상, CNN 추론 결과 파일, MPEG-7 서술자, MPEG-7 서술자 이진화 파일의 크기를 측정하였다. 실험 결과, MPEG-7 서술자를 이진화를 통한 표현 방식이 원본 영상 및 추론 결과 파일에 비해 효율적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 영상의 에지 정보를 효과적으로 표현하기 위한 에지 히스토그램 서술자를 제안한다. 영상에서 추출된 에지 정보를 효율적으로 서술하기 위하여 영상 전체(global), 부분 영역(semi-global), 그리고 국부(local) 영역에 대한 에지 히스토그램으로 구분하여 에지 히스토그램 서술자의 구조를 채택하였다. 또한, 제안된 서술자의 에지 검출 기법은 기존의 픽셀단위 검출 방법과는 달리 블록단위 에지 검출을 사용함으로써 에지 특징의 추출 속도를 높이며 블록을 압축의 기본단위로 하는 MPEG-1, 2의 압축 비트스트림에서도 빠른 속도로 직접 에지 특징을 검출할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법이 MPEG-7의 비균질 질감 서술자로써 같은 부류에 속하는 웨이브릿 기반 서술자 및 국부 에지 기반 서술자와 비교하여 검색 효율과 특징 추출 속도가 모두 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 HPEG-7의 에지 히스토그램 서술자와 컬러 레이아웃 서술자를 조합하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 에지 특징 정보는 영상의 컨텐트를 표현하기 위한 중요한 요소로 고려되어진다. 이것은 특별히 컬러의 단점을 보완하기 위해서 유용하다. 반면 컬런 특징 정보는 구조적인 단순함과 빠른 동작 속도에 의해 영상 검색에 넓게 사용되어진다. 본 논문에서는 앞에서 언급한 두 특징 정보를 잘 표현하는 에지 히스토그램 서술자와 컬러 레이아웃 서술자를 사용하였다. 실험 결과로 제안한 방법이 자연 영상에 대하여 두드러지게 검색 성능을 향상시켜주는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 정지영상에 대해서 borda count 방법을 적용하여 MPEG-7 서술자기반 검색 결과 리스트의 조합에 대한 방법을 제한한다 대부분의 검색 엔진의 경우 MPEG극에서 정의하고 있는 서술자중 하나의 서술자만을 가지고 검색을 수행하고 있다. 이러한 경우 영상의 특성에 따라 검색 성능이 좋을 수도 있지만 그렇지 않을 수도 있다. 따라서 여러 가지 기술자들의 검색 결과를 조합하여 결과 리스트를 작성하는 방법이 요구되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 relevance feedback 알고리즘을 이용한 검색 시스템에 대하여, 여러 가지 서술자에 대한 검색 결과에 대한 결과 리스트를 borda count 방법을 이용하여 각각의 서술자에 의한 검색 결과를 조합하여 하나의 결과 리스트를 작성하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 MPEG-7 서술자들을 이용하여 효과적인 샷 경계 검출을 수행하는 방법에 대하여 제안한다. 기존의 샷 경계를 분석하는 방법은 기본적으로 각 프레임의 특징을 추출하여 거리 비교를 통하여 샷을 검출한다. 그러나 이러한 샷 검출은 각 프레임에서의 한가지 특징만을 이용하여 샷 경계를 찾기 때문에 샷의 변화와 프레임에 대한 특징 값의 변화가 일치하지 않는 경우 문제점이 발생된다 이러한 문제점을 해결하기 위하여 MPEG-7 표준을 통하여 그 성능이 증명된 다양한 특징들을 동시에 이용하여 정확한 샷 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 급격한 샷 변화와 점진적인 샷 변화를 동시에 검출하고 플레쉬와 같은 비디오의 순간적인 변화에 강인하였다.
음원의 디지털화와 다양한 디지털 기기의 보급으로 인해 사용자는 더욱 쉽게 많은 양의 음악을 접할 수 있게 되었다. 많은 양의 음원중에서 사용자 개개인의 성향에 맞는 음악을 검색하기 위해 내용기반 음악검색과 감성기반 음악검색 방법 등이 제안되고 개발되고 있다. 본 논문에서는 감성기반 음악검색방법에서 다차원 벡터 형태의 MPEG-7 저수준 오디오 서술자들의 중요도를 결정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 한 쌍의 대립되는 감성을 대표하는 음악들의 유사성을 다차원 서술자의 관점에서 측정한다. 그리고 이 유사관계를 러프 근사화와 군집 내/군집 간의 유사성 비율을 이용하여 서술자의 중요성을 결정하는데 사용한다. 이 중요성을 바탕으로 결정된 가중치는 여러 개의 오디오 서술자들의 유사성을 총체화하여 감성기반 음악검색에 이용된다.
본 논문에서는 영상의 에지와 칼라 분포를 부영상(sub-image)의 단위로 기술하기 위해 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 에지히스토그램 서술자(EHD: Edge Histogram Descriptor)와 컬러레이아웃 서술자(CLD: Color Layout Descriptor)를 조합한 영역기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 영상 내의 관심영역 (ROI) 선택의 기본 단위는 영상 공간을 $16(4{\times}4)$개의 겹치지 않는 영역으로 분할한 EHD의 부영상 블록이다. 따라서 영상 특징 벡터에 대한 블록-대-블록의 일-대-일 대응 관계를 유지하기 위해 CLD의 기술자는 $8{\times}8$ 역 DCT (IDCT)를 통해 $4{\times}4$의 각 부영상에 대응하는 컬러 특징을 생성한다 제안된 방법이 MPEG-7의 기술자에 대해 관심영역기반 영상 검색에 적용될 수 있음을 실험을 통해 제시하였다.
본 논문에서는 검색의 일관성원리와 다중질의 방법을 이용하여 감성을 기반으로 음악을 검색하는 알고리즘을 제안한다. 사용되어지는 특징들은 MPEG-7에서 제공하는 오디오 서술자들이며 이 정보들을 사용하는 것은 국제표준화가 용이 하다는 장점을 가지고 있기 때문이다. 또한 감성에 따라 MPEG-7 오디오 서술자들의 가중치를 부여하는 방법을 제안하여 계산량을 줄이는 방법을 고안하였으며 일관성원리와 다중질의 방법을 사용하는 적합성 피드백을 사용하여 검색의 적합률을 향상시켰다.
본 논문에서는 MPEG-7에 정의된 오디오 서술자를 이용한 오디오 특징을 기반으로 한 음악 검색 알고리즘을 제안한다. 특히 timbral 특징들은 음색 구분을 용이하게 할 수 있어 음악 검색뿐만 아니라 음악 장르 분류 또는 Query by humming에 이용 될 수 있다. 이러한 연구를 통하여 오디오 신호의 대표적인 특성을 표현 할 수 있는 특징벡터를 구성 할 수 있다면 추후에 멀티모달 시스템을 이용한 검색 알고리즘에도 오디오 특징으로 이용 될 수 있을 것이다 본 논문에서는 방송 시스템에 적용 할 수 있도록 검색 범위를 특정 컨텐츠의 O.S.T 앨범으로 제한하였다. 즉, 사용자가 임의로 선택한 부분적인 오디오 클립만을 이용하여 그 컨텐츠 전체의 O.S.T 앨범 내에서 음악을 검색할 수 있도록 하였다. 오디오 특징벡터를 구성하기 위한 MPEG-7 오디오 서술자의 조합 방법을 제안하고 distance 또는 ratio 계산 방식을 통해 성능 향상을 추구하였다. 또한 reference 음악의 템플릿 구성 방식의 변화를 통해 성능 향상을 추구하였다. Classifier로 k-NN 방식을 사용하여 성능 평가를 수행한 결과 timbral spectral feature들의 비율을 이용한 IFCR(Intra-Feature Component Ratio) 방식이 Euclidean distance 방식보다 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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