내용기반 영상검색을 위한 형태 특징값의 성능평가

Abstract

본 논문에서는 내용기반 영상검색을 위한 형태 특징값들의 성능을 분석 평가한다. 기존의 색상 correlogram은 색상정보에 공간적인 정보를 부여함으로써 영상검색 성능을 향상시킨다. 그러나 이는 색상이 다르지만 물체의 윤곽이 같은 영상의 검색에는 좋은 효과를 보이지 못한다. 이 문제를 해결하기 위해 에지(edge)들의 correlogram인 형태(shape) correlogram을 제안한다. 색상 correlogram이 색상들의 거리에 따른 상관관계를 나타내는데 반해 형태 correlogram은 에지 각도들의 상관관계를 나타낸다. 형태 correlogram은 gradient 축과 각도 축을 가지는 2차원 특징 벡터(feature vector)이다. 각 축은 24개의 빈으로 나뉘어져서 총 576개의 원소를 가지게 된다. 본 논문에서는 형태 correlogram와 크기를 줄이고, 회전에 대해 불변한 특성을 가지게 하기 위해 투영된(projected) 형태 correlogram의 사용을 제안한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 형태 correlogram과 투영 형태 correlogram을 사용한 영상검색 방법과 기존의 방법과의 성능을 평가한다.

In this paper, the performance of shape features for content-based image retrieval is evaluated. The existing color correlogram method improves the efficiency of content based image search by combining the spatial correlation and the color information, but it does not produce a good performance for the images having the same object shapes with different colors. To resolve this problem the correlogram of edges, referred to as the shape correlogram, is proposed. The shape correlogram represents the correlation of edge angles, while the color correlogram expresses only the correlation with respect to the distance of colors. The shape correlogram is a two-dimensional feature vector with gradient axis and angle axis. Each axis is divided into 24 bins of angles, resulting in 576 elements in total. To reduce the size of shape correlogram and to maintain the rotation invariance, we suggest the use of the projected shape correlogram. Experiments have been carried out to evaluate the performance of the proposed retrieval methods based on the shape correlogram and the projected shape correlogram, compared with the existing methods.