효율적인 객체인식을 위한 코너패치 재배열 속성 기반 영상검색 시스템

Abstract

현대 사회는 컴퓨터와 네트워크를 비롯한 통신 기술의 발달과 더불어 멀티미디어 기술의 비약적인 발전으로 멀티미디어 콘텐츠의 생성과 유통이 활발하게 이루어지고 있다. 최근 이런 멀티미디어 정보들이 매일 엄청난 양으로 나오고 있으며 데이터의 양 또한 과거의 텍스트 정보와 비교 할 수 없을 정도로 방대하다. 그러나 엄청난 속도로 증가하는 멀티미디어 정보 중에서 사용자가 필요로 하는 내용의 정보를 찾기 위해서는 기존의 키워드 기반의 검색은 한계에 도달한 상황이기 때문에 사용자가 원하는 정보를 콘텐츠에 기반하여 검색할 수 있는 방법이 요구되고 있다. 이것은 검색하고자 하는 영상을 질의 자료로 제시하면 자동적으로 영상의 속성이 질의 영상과 같거나 유사한 데이터베이스 내의 영상들을 오차가 적은 순서대로 출력하는 콘텐츠기반 영상검색 시스템(Content-Based Image Retrieval : CBIR)에 연구개발을 집중시켰다. 본 논문에서 구현하고자 하는 영상 검색 기법은 객체의 코너점을 기반으로 한 코너 패치(patch)의 속성을 이용한 것으로 효율적이고 강인한 이미지 검색의 새로운 방법들을 제시한다. 그리고 제안한 코너 영역 분산치 재배열 알고리즘, 코너 영역의 이중재배열을 이용한 알고리즘, 코너 패치 DCT 재배열 알고리즘에 대해 코너패치 및 재배열 속성을 적용하여 분석·고찰한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 먼저 영상 내 객체의 에지를 검출한 뒤, 허프 변환을 이용하여 직선을 추출한다. 그렇게 추출된 직선의 교차점을 코너점으로 하여 코너 패치를 구성한다. 첫째, 코너 영역 분산치 재배열 알고리즘은 영상에서 코너점을 추출한 후 코너점 8근방 이웃 화소와의 차분값을 추출하여 분산치를 재배열 하는 방법이고, 둘째, 코너 영역의 이중재배열을 이용한 알고리즘은 영상에서 코너점을 추출한 후 대푯값을 이용하여 백색 레벨의 휘도총량을 계산하고, 코너 영역의 평균 레벨값과 백색 레벨 휘도 총량 사이의 코렐로그램을 적용하는 기법이며, 셋째, 코너 패치 DCT 재배열 알고리즘은 영상에서 코너점을 추출한 후 코너 패치의 DCT계수를 계산하여 DCT계수 히스토그램을 재배열하여 특징 벡터를 구성하는 기법이다. 이와 같은 기법들은 기존의 코너점 알고리즘이 가지고 있는 영상의 회전이나 확대 및 축소 등에 민감하다는 단점을 보완하였다. 그리고, 기존 알고리즘과 제안한 알고리즘의 정확한 비교를 위하여 콘텐츠기반 영상 검색에서 많이 사용되고 있는 Recall과 Precision을 성능평가 척도로 이용하였다. 본 논문에서 제안한 코너 패치 속성을 이용한 콘텐츠기반 영상 검색 방법을 기존의 코너점의 합을 이용한 알고리즘 및 코너 패치 히스토그램을 이용한 알고리즘과 성능을 비교하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 제안한 알고리즘들이 기존의 코너점 알고리즘보다 Recall이 최소 0.09에서 최대 0.22 높고, Precision이 최소 0.02에서 최대 0.11 높은 것으로 나타내 검색 성능이 더 좋다는 것을 확인하였다.