1. 내용기반 영상검색
• 정의: 영상을 분석하여 얻어진 특징 정보를 이용해 유사한 영상을 검색하는 기술
• 배경: 멀티미디어의 사용 증가
→ 영상 데이터 관리의 필요
• 핵심 기술: 영상에서 효과적으로 특징을 추출하는 것
• 특징 정보: 칼라, 질감 및 형태 정보
그림 1. 내용기반 영상검색의 블록도
2. 칼라 정보
- 변화에 둔감하고 방법이 간단
2.1 칼라 히스토그램
• 정의: 영상에서 칼라분포를 나타낸 것
• 장점: 계산량이 적고, 영상의 변화에 둔감
• 단점: 공간정보를 포함하지 못함
2.2 칼라 코렐로그램
• 정의: 일정한 거리를 가지는 두 화소 간 의 칼라 변화 분포를 확률로 나타 낸 것
• 특징: 영상의 공간 정보를 가짐
• 단점
- 지역적인 특성을 표현하기 힘듦
- 특징의 크기가 커짐
→ 영역을 세분화하여 특징을 추출
3. 제안한 방법
• 목표: 기존의 칼라 코렐로그램을 이용한 영상검색의 성능을 향상
• 방법
- 영상을 복잡도에 의해 영역 분할
- 각 영역에서의 칼라 코렐로그램을 획득
- 유사도를 측정하여 영상검색
• 특징
- 영상의 부분적인 특성을 가짐
- 적은 개수의 거리를 사용해도 영상의 특징을 효과적으로 표현 가능
- 영상검색 기능을 향상
그림 2. 제안한 알고리즘
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